Telegram Group & Telegram Channel
Forwarded from Machinelearning
📕 Андрей Карпаты опубликовал новый пост- необычный путь распространения LLM, их влияние на людей и организации, причины разрыва и взгляд в будущее.

В нем он анализирует необычное распространение больших языковых моделей (LLM).

Вот его содержание:
В отличие от традиционных технологий, которые обычно проходят путь от государственных и военных структур через корпорации к индивидуальным пользователям, LLM сразу стали широко доступны обычным людям.

Это позволило моделям значительно расширить свои возможности в таких областях, как программирование, анализ данных и создание контента, без необходимости привлекать узких специалистов.

ChatGPT — самое быстрорастущее приложение в истории, у него 400 миллионов активных пользователей в неделю.

Люди используют его для написания текстов, программирования, перевода, обучения, анализа, исследований и генерации идей

Это не просто улучшение жизни— это мощный бустер возможностей человека.

И барьер для входа использования LLM невероятно низкий: модели бесплатны или дешевы, быстры, доступны всем через API или локально, и говорят на любом языке, включая сленг и эмодзи.

Никогда еще человек не получал такого технологического скачка так быстро.

Почему же эффект для корпораций и государственных институтов не такой весомый?

Во-первых, LLM дают "квази-экспертные" знания: широкие, но неглубокие и ненадежные. Для организаций, где уже есть эксперты (инженеры, юристы, аналитики), это лишь слегка повышает эффективность.

А вот для человека, который обычно эксперт лишь в одном, LLM открывают новые горизонты: программировать, разбираться в юриспруденции, анализировать данные или создавать контент — все это теперь возможно без посторонней помощи.

Во-вторых, организации решают более сложные задачи: интеграции, устаревшие системы, безопасность, регуляции, координация.

Ошибки LLM тут куда опаснее — "вайб кодить" не выйдет.

В-третьих, есть инерция: бюрократия, культура компаний, переобучение — все это тормозит внедрение.

Пока LLM радикально меняют жизнь людей, а не организаций.

Мэри, Джим и Джо получают больше, чем Google или правительство США. Но что дальше? Если топовые модели станут сильно дороже и лучше, крупные игроки смогут "купить интеллект", и элита снова уйдет в отрыв.

Сегодня Билл Гейтс использует тот же GPT-4o, что и вы, но завтра его ребенок может учиться у GPT-8-pro-max, а ваш — у GPT-6-mini.

Сейчас мы находимся в уникальном моменте: будущее уже здесь, и технологии удивительно равномерно распределены. Будущее тут, и оно доступно для всех. Власть людям!

🔗 Оригинал

@ai_machinelearning_big_data

#AndrejKarpathy #influencer



group-telegram.com/machinelearning_interview/1705
Create:
Last Update:

📕 Андрей Карпаты опубликовал новый пост- необычный путь распространения LLM, их влияние на людей и организации, причины разрыва и взгляд в будущее.

В нем он анализирует необычное распространение больших языковых моделей (LLM).

Вот его содержание:
В отличие от традиционных технологий, которые обычно проходят путь от государственных и военных структур через корпорации к индивидуальным пользователям, LLM сразу стали широко доступны обычным людям.

Это позволило моделям значительно расширить свои возможности в таких областях, как программирование, анализ данных и создание контента, без необходимости привлекать узких специалистов.

ChatGPT — самое быстрорастущее приложение в истории, у него 400 миллионов активных пользователей в неделю.

Люди используют его для написания текстов, программирования, перевода, обучения, анализа, исследований и генерации идей

Это не просто улучшение жизни— это мощный бустер возможностей человека.

И барьер для входа использования LLM невероятно низкий: модели бесплатны или дешевы, быстры, доступны всем через API или локально, и говорят на любом языке, включая сленг и эмодзи.

Никогда еще человек не получал такого технологического скачка так быстро.

Почему же эффект для корпораций и государственных институтов не такой весомый?

Во-первых, LLM дают "квази-экспертные" знания: широкие, но неглубокие и ненадежные. Для организаций, где уже есть эксперты (инженеры, юристы, аналитики), это лишь слегка повышает эффективность.

А вот для человека, который обычно эксперт лишь в одном, LLM открывают новые горизонты: программировать, разбираться в юриспруденции, анализировать данные или создавать контент — все это теперь возможно без посторонней помощи.

Во-вторых, организации решают более сложные задачи: интеграции, устаревшие системы, безопасность, регуляции, координация.

Ошибки LLM тут куда опаснее — "вайб кодить" не выйдет.

В-третьих, есть инерция: бюрократия, культура компаний, переобучение — все это тормозит внедрение.

Пока LLM радикально меняют жизнь людей, а не организаций.

Мэри, Джим и Джо получают больше, чем Google или правительство США. Но что дальше? Если топовые модели станут сильно дороже и лучше, крупные игроки смогут "купить интеллект", и элита снова уйдет в отрыв.

Сегодня Билл Гейтс использует тот же GPT-4o, что и вы, но завтра его ребенок может учиться у GPT-8-pro-max, а ваш — у GPT-6-mini.

Сейчас мы находимся в уникальном моменте: будущее уже здесь, и технологии удивительно равномерно распределены. Будущее тут, и оно доступно для всех. Власть людям!

🔗 Оригинал

@ai_machinelearning_big_data

#AndrejKarpathy #influencer

BY Machine learning Interview




Share with your friend now:
group-telegram.com/machinelearning_interview/1705

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Two days after Russia invaded Ukraine, an account on the Telegram messaging platform posing as President Volodymyr Zelenskiy urged his armed forces to surrender. "There is a significant risk of insider threat or hacking of Telegram systems that could expose all of these chats to the Russian government," said Eva Galperin with the Electronic Frontier Foundation, which has called for Telegram to improve its privacy practices. "The result is on this photo: fiery 'greetings' to the invaders," the Security Service of Ukraine wrote alongside a photo showing several military vehicles among plumes of black smoke. "Like the bombing of the maternity ward in Mariupol," he said, "Even before it hits the news, you see the videos on the Telegram channels." The Securities and Exchange Board of India (Sebi) had carried out a similar exercise in 2017 in a matter related to circulation of messages through WhatsApp.
from tr


Telegram Machine learning Interview
FROM American