Telegram Group & Telegram Channel
Почему во времена AI-революции стоит быть осторожным?
Заметки на полях

Решила тут Ирина почитать последние актуальные книги по GenAI - и по внедрению в прод, и про разное менеджерско-стратегическое. Нашлось как всякое интересное (могу потом сделать обзор, если интересно), так и очень интересное.

Например, книга Chief AI Officer Handbook от Packt Publishing. Которую уже после 1й главы начинаешь подозревать в чем-то нехорошем: уж слишком подозрительно структурирован текст, идеальным языком написаны итоги каждого раздела, а главное - уж больно бессмысленно все это в совокупности. До последнего не хотелось верить, что в такое издательство может проникнуть книга, так неприкрыто написанная LLM/ChatGPT, но более детальный разбор показал, что так оно и есть.

Грусть, возмущение и мысли о том, что бедным издательствам теперь будет трудно, и надо что-то менять, чтобы продолжать оставаться ценными для читаталей. А нам, читателям, тоже надо быть начеку и - если мы хотим получать действительно ценную информацию - уметь отличать сгенерированную LLM инфу от человеческой. Уже даже исследования появляются на тему того, что у человека это неплохо получается - лучше алгоритмов.

В голове - с учетом статей - собираются вот такие критерии для идентификации LLM-подставы:

- Очень характерный стиль изложения: выхолощенная, предсказуемая структура, с четкими абзацами и пошаговым изложением, где жирным выделены главные резюмирующие мысли (в начале каждого абзаца).

- Заключения всегда аккуратные, оптимистичные и резюмирующие

- Часто используются определенные слова. Судя по статье, например, vibrant, crucial, significantly, etc. А по личным наблюдениям, можно даже найти следы промптов в тексте - например step-by-step в заголовках книги про Chief AI Officer.

- Отсутствие понятного посыла или новых/интересных для читателя мыслей. Хотя как единственный критерий это, конечно, не работает. Всякие книги встречаются.

- Фактура спорная, неверная или очень общая. Пример критерия с высоким весом - ссылки на литературу ведут на несуществующие страницы.

- Ни одной (или мало) схем в тексте. У авторов-людей почти всегда есть потребность как-то визуально структурировать и показать наглядно мысли, которые они передают в тексте. Для LLM-текста - человек должен заморочиться отдельным промптом, чтобы собрать подобное. А возможно, даже осмыслить тот текст, который ему написала модель. Это уже существенно отдалит его от полностью сгенеренного.

Есть ли у вас что добавить к списку критериев? Не дадим LLM захватить литературу!

Вот такой вот дивный новый мир. На фоне размышлений о будущем после книги про AI Officers мне вспоминается история из великого башорга. Для тех, кто еще помнит 😄

На картинке - скрин из книги с заголовком с кусочком промпта.

Ваш @Reliable ML

#business #мысли #reliable_ml #llm
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤣21😨12👍11🔥51



group-telegram.com/reliable_ml/246
Create:
Last Update:

Почему во времена AI-революции стоит быть осторожным?
Заметки на полях

Решила тут Ирина почитать последние актуальные книги по GenAI - и по внедрению в прод, и про разное менеджерско-стратегическое. Нашлось как всякое интересное (могу потом сделать обзор, если интересно), так и очень интересное.

Например, книга Chief AI Officer Handbook от Packt Publishing. Которую уже после 1й главы начинаешь подозревать в чем-то нехорошем: уж слишком подозрительно структурирован текст, идеальным языком написаны итоги каждого раздела, а главное - уж больно бессмысленно все это в совокупности. До последнего не хотелось верить, что в такое издательство может проникнуть книга, так неприкрыто написанная LLM/ChatGPT, но более детальный разбор показал, что так оно и есть.

Грусть, возмущение и мысли о том, что бедным издательствам теперь будет трудно, и надо что-то менять, чтобы продолжать оставаться ценными для читаталей. А нам, читателям, тоже надо быть начеку и - если мы хотим получать действительно ценную информацию - уметь отличать сгенерированную LLM инфу от человеческой. Уже даже исследования появляются на тему того, что у человека это неплохо получается - лучше алгоритмов.

В голове - с учетом статей - собираются вот такие критерии для идентификации LLM-подставы:

- Очень характерный стиль изложения: выхолощенная, предсказуемая структура, с четкими абзацами и пошаговым изложением, где жирным выделены главные резюмирующие мысли (в начале каждого абзаца).

- Заключения всегда аккуратные, оптимистичные и резюмирующие

- Часто используются определенные слова. Судя по статье, например, vibrant, crucial, significantly, etc. А по личным наблюдениям, можно даже найти следы промптов в тексте - например step-by-step в заголовках книги про Chief AI Officer.

- Отсутствие понятного посыла или новых/интересных для читателя мыслей. Хотя как единственный критерий это, конечно, не работает. Всякие книги встречаются.

- Фактура спорная, неверная или очень общая. Пример критерия с высоким весом - ссылки на литературу ведут на несуществующие страницы.

- Ни одной (или мало) схем в тексте. У авторов-людей почти всегда есть потребность как-то визуально структурировать и показать наглядно мысли, которые они передают в тексте. Для LLM-текста - человек должен заморочиться отдельным промптом, чтобы собрать подобное. А возможно, даже осмыслить тот текст, который ему написала модель. Это уже существенно отдалит его от полностью сгенеренного.

Есть ли у вас что добавить к списку критериев? Не дадим LLM захватить литературу!

Вот такой вот дивный новый мир. На фоне размышлений о будущем после книги про AI Officers мне вспоминается история из великого башорга. Для тех, кто еще помнит 😄

На картинке - скрин из книги с заголовком с кусочком промпта.

Ваш @Reliable ML

#business #мысли #reliable_ml #llm

BY Reliable ML




Share with your friend now:
group-telegram.com/reliable_ml/246

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The regulator said it has been undertaking several campaigns to educate the investors to be vigilant while taking investment decisions based on stock tips. NEWS The account, "War on Fakes," was created on February 24, the same day Russian President Vladimir Putin announced a "special military operation" and troops began invading Ukraine. The page is rife with disinformation, according to The Atlantic Council's Digital Forensic Research Lab, which studies digital extremism and published a report examining the channel. The picture was mixed overseas. Hong Kong’s Hang Seng Index fell 1.6%, under pressure from U.S. regulatory scrutiny on New York-listed Chinese companies. Stocks were more buoyant in Europe, where Frankfurt’s DAX surged 1.4%. Stocks dropped on Friday afternoon, as gains made earlier in the day on hopes for diplomatic progress between Russia and Ukraine turned to losses. Technology stocks were hit particularly hard by higher bond yields.
from us


Telegram Reliable ML
FROM American