"GPT-4 - это самая глупая модель, которую кому-либо из вас когда-либо придется использовать снова, причем намного. Но важно поставлять продукт рано и часто, и мы верим в итеративное развертывание".
Альтман считает, что хотя новые технологии поначалу могут шокировать, общество быстро адаптируется.
GPT-4, которая вышла год назад, была встречена "двумя неделями паники", и люди считали, что это "безумная вещь, и мир изменился навсегда", - сказал Альтман. "Теперь люди говорят: 'О, это ужасно. Где GPT-5?'"
Глава Nvidia лично привёз новый ИИ-ускоритель DGX H200 первому покупателю — им оказался глава OpenAI Сэм Альтман. Новые ускорители помогут в разработке нейросети GPT-5.
First NVIDIA DGX H200 in the world, hand-delivered to OpenAI and dedicated by Jensen «to advance AI, computing, and humanity»
Один из любимых промптов создателя канала для Dall-e 3 — это стиль старой компьютерной игры. Сердечко трепещет от ностальгии и деталек, которые хочется рассматривать. Полюбуйтесь вместе с нами :)
Сначала ты носишь свой код в коробках и борешься с коллегами за возможность сесть за клавиатуру (одну на всех), а потом ты просто говоришь машине, что делать. Или всё не так просто? Если присмотреться, то так ли много изменилось? Меняют ли что-то сегодня нейросети в работе, например, джуна или синьора?
Эта статья состоит из трех частей. Первая и вторая написаны по воспоминаниям программистов из Швеции и СССР: Марианны Эрнерфельд и Владимира Николаевича Орлова. И третья — из опыта работы с нейросетями.
Первые коды для дейтинга и железной дороги
Интервью с Марианной Эрнерфельд было опубликовано в июле 2019 в блоге ее сына. Оно более полное, особенно версия на шведском языке.
Девушка решила стать программистом в 1965 году. Тогда не было ни одного университета, обучающего программированию, но существовал годовой курс в Сольне (коммунна в Швеции), и на него могли выдать студенческий займ.
В то же время SJ (шведская государственная железнодорожная компания, на то время монополист) рекламировала годовую программу стажёрства, на которой можно было учиться работе в разных отделах компании. У SJ был компьютерный отдел, поэтому Марианна подала заявление и в эту программу, надеясь оказаться в нем.
На каждое место было по 14 кандидатов, а компания не хотела нанимать соискателей женского пола, но у Марианны (и нескольких других женщин) получилось успешно пройти все тесты.
Во время обучения студенты обучались всему: от поездов и путей и до того, как работали электрические и телефонные линии. В 1969 году SJ начинает программу внутреннего обучения программированию, и Марианна попадает в нее.
Компьютерный отдел SJ состоял примерно из 40 программистов и системных инженеров. Больше никаким другим образом научиться программированию в Швеции было нельзя — совершенно новая профессия. Некоторые из программистов раньше были машинистами локомотивов, и у большинства даже не было аттестатов о полном среднем образовании.
Обучение началось с объяснения, что такое компьютеры. Затем они прошли курсы в IBM, у которой в огромном здании в Стокгольме находилась «машина для обучения».
Одновременно на одном курсе было примерно 50-100 человек, но нас разделили, так что в каждом кабинете присутствовало по 8 студентов. Там мы смотрели на телеэкраны в передней части класса. Преподаватель и его доска транслировались на экраны из другого кабинета. У каждого преподавателя было примерно по 10 кабинетов со студентами, и каждый кабинет мог задавать вопросы при помощи микрофона, обращая на себя внимание нажатием кнопки. Это было сверхсовременно!
Сначала студенты узнали об IBM OS, а затем изучили собственный язык программирования IBM под названием PL/I. Это была более современная версия Кобола, обладавшая возможностями, которых у Кобола пока не было (но они появятся позже), например, создание таблиц и запросов.
После первого курса IBM Марианна вернулась в SJ для выполнения своих первых практических программ. Она и трое обучающихся создали программу для дейтинга — оператор вводит данные мужчин и женщин, их черты, а затем генерирует пары между ними при помощи изобретённого алгоритма. Позже программистка прошла ещё несколько курсов, например, изучала ассемблер (язык программирования).
Как же тогда кодили? Сначала рисовали блок-схемы, а затем писали карандашом код. Его передавали в отдел перфорирования, где код вбивали в перфокарты. Перфокарты состояли из 80 столбцов (72 под программу и 8 для последовательности), поэтому строка кода не могла содержать больше 72 символов.
Программисты должны были писать код чётко, чтобы работавшие на перфораторе женщины могли его читать. Спустя несколько лет работы в SJ им выделили человека для чтения кода. В остальном они по большей мере перфорировали карты данных: отчёты об отработанных часах в SJ, пробег каждого железнодорожного вагона (чтобы их можно было отправлять на обслуживание). Перфоратор выглядел как обычная печатная машинка, пробивающая отверстия с картах. Кроме того, над каждым столбцом она печатала обычным текстом букву.
«А ещё мы носили на перфокартах пирожные, так что они были довольно удобны»
Когда Марианна только начинала работу, программы были маленькими, но позже каждая могла занимать несколько коробок длиной по метру. Одна строка кода превращалась в одну перфокарту. Отдел перфорирования возвращал готовую программу (тысячи карт). Кроме того, приходилось создавать «контрольные карты», в которых кодировалось: должны ли перфокарты компилироваться или исполняться, на каком языке они были написаны и т.д. Контрольные карты имели собственный цвет. Первая карта была рабочей картой с именем на ней, чтобы отдел знал, кому их возвращать.
Еще карты возвращались вместе с «пижамной бумагой», содержащей списки кодов ошибок и номеров строк. У сотрудников был доступ к паре дыроколов, они могли вносить небольшие изменения самостоятельно.
Пижамная бумага с ошибками
Затем создавали тестовые файлы и смотрели, даёт ли программа ожидаемый результат. Если нет, то начинали «настольное тестирование» (с карандашом и бумагой), пытаясь разобраться, в чём ошибка. Для создания правильной программы требовалось много времени.
В машинном зале было примерно 10 операторов машин. Все они носили белые халаты, работали с ленточными накопителями, дисками и вставляли перфокарты. На входе висела табличка «Магазин закрыт», а программистам редко разрешалось посещать огромный машинный зал. Первые машины (IBM 1400) занимали 10-20 квадратных метров, а более новые были размером с холодильник.
Изначально у железнодорожной компании имелась IBM 360, а также более старые машины. Позже они получили IBM 370.
Ближе к концу 70-х появились терминалы. Все работали в общем зале с терминалами. Когда нужно было внести изменения в программу, приходилось сражаться за терминальное время. В компании пользовались жёлто-коричневыми терминалами Alfaskop. До самого увольнения из SJ в 1979 году у Марианны не было персонального терминала.
Alfaskop
Системные инженеры в основном работали со спецификациями, входными и выходными данными программ. Программисты были решателями задач, рисовали блок-схемы и думали, как выполнять задачи.
Какие коды писали? Например, онлайн-бронирование SG, работавшее 24/7. Это было современно по тем временам, а система целиком была написана на ассемблере. Благодаря этому SJ выделялась — ни одна другая компания в Швеции к этому и близко не стояла. Программисты создавали коды, а после завершения и тестирования отдавали их другим отделам. Их поддержкой занимались другие, отдел Марианны только писал новые.
В блоге Владимира Николаевича Орлова есть порядка 7 частей (и несколько отступлений) его автобиографичного рассказа о советском программировании. Дальше наш пересказ одного отрывка.
В 1976 году Владимир служил в Латвийском военном городе Вентспилс-8. Он был в числе первых, кто прошёл полный курс обучения по специальности «военный инженер-программист». Подготовка специалистов по ЭВМ и программированию велась с 1956 года.
Учились тогда прикладному программированию. Из студентов готовили IT-специалистов широкого профиля со знанием теории построения операционных систем, систем программирования, информационно-поисковых систем.
Обучение программированию начиналось с посещения машинного зала ЭВМ М-220.
За пультом ЭВМ М-220 старший лейтенант.
В те годы неотъемлемым атрибутом любого машинного зала (а для размещения ЭВМ М-220 требовалось не менее 100 квадратных метра) было присутствие в нем на стене портрета Джоконды (вспомните кинофильм «Служебный роман»):
Тогда Владимиру и другим обучающимся показали, как рождается портрет. В устройство для чтения перфокарт поставили колоду перфокарт, набрали команду на пульте управления ЭВМ и на АЦПУ стал появляться портрет Джоконды.
«Я окончательно понял, что поступил правильно, выбрав специальность программиста, а ЭВМ М-220 на ближайшие 7 лет стала моей рабочей лошадкой»
Это не означает, что Орлов не работал на других ЭВМ : к концу обучения в академии он был «на ты» с М-220, Минск-32, ЭВМ «Весна», СПЭМ-80, а также имел навыки работы на ЕС ЭВМ. Но главной машиной до 1979 года в Советском Союзе оставалась ЭВМ М-220.
Как тогда кодили? Программирование на М-220 серьёзно отличается от сегодняшнего программирования. Нужно обязательно знать машинные команды. Хотя бы те, которые позволяли загрузить программу с перфокарт, магнитных ленты и барабана в память машины и передать ей управление, чтобы она начала выполняться.
После Вентспилса я на всю жизнь запомнил команды ЭВМ М-220 для работы с внешними устройствами – 50 и 70. Все программы, которые я в итоге напишу в Вентспилсе, будут написаны в машинных кодах, никаких языков высокого уровня или даже автокода.
Одним из рабочих заданий была автоматизация кассы взаимопомощи.
Сначала информация по новым членам кассы взаимопомощи записывалась на бумажные бланки. С бланков данные набивались на перфокарты. Затем перфокарты вручную сортировались. Запускалась небольшая программа, которая данные с перфокарт записывала на магнитную ленту. После всего этого начинался процесс добавления новых членов в базу данных кассы взаимопомощи.
Для этого в лентопротяжки ставились три бобины, одна с новыми данными, вторая с данными, подготовленными ранее или текущей базой данных, и чистая, на которую переносилась информация, получаемая слиянием.
Неочевидное обучение программированию
Спустя 55 лет развития сферы программирования писать код можно даже не своими пальцами. Не работать на громоздких и медленных машинах, не запоминать команды. Можно и читерить: искусственный интеллект уже хорошо справляется со многими задачами. Вот модель GPT 4 — стандарт по умолчанию для создания контента, анализа, машинного перевода и, конечно, для решения задач.
GPT 4 можно использовать и для обучения программированию. Скормите чату условие своей задачки, а на выходе будет код программы на требуемом языке, часто еще и с объяснениями основных моментов в коде. Так можно создать себе персонального учителя.
Как можно использовать нейронку? Например, отправить в чат фрагмент или готовый код программы и промпт к нему:
расскажи, какую задачу решает код
объясни код по строкам
добавь комментарии в код
найди в коде синтаксические ошибки
найди в коде логические ошибки
оптимизируй код (уменьши расход памяти или ускорь выполнение)
уменьши сложность алгоритма
Не всегда, правда, код без глюков, а решения полные :( Главная проблема ИИ типа ChatGPT в том, что многие считают их универсальными. Из-за этого нередко либо результат не устраивает (завышенные ожидания), либо понимаешь, что проще и быстрее сделать самому.Чтобы апгрейднуть результат и сэкономить время, достаточно сделать очевидное: для каждой задачи использовать профильную нейронку.
В рамках API ограничения по получению ответа у GPT-4 составляет 4096 токенов, а у Claude 3 Opus около 128к токенов, в связи с этим и ответ получаемый от Claude 3 Opus будет больше. Плюс модели Claude 3 показывают себя более вдумчивыми.
Так мы справились с громоздкой задачей по программированию, сохранив себе пару часов для отдыха или другой задачи. Возьмем за пример задание из типовых курсов по программированию: написать мобильное приложение для сети клиник.
Возьмем эту задачу и декомпозируем ее. Разбить на более легкие шаги — это заведомо хорошая стратегия, чтобы нейронка не разваливалась и не отвлекалась.
У нас вышли такие шаги:
Составь функциональные требования, основанные на следующем описании: [полное описание из задания].
Теперь распиши полученные функциональные требования в виде User stories.
На основе полученных данных (Функциональных требований и user stories) составь сущности и атрибуты к ним с выделением первичных ключей.
Теперь на основе полученной информации составь plantUML.
Теперь составь BPMN TO-BE в виде кода.
Теперь составь полную спецификацию требований к этому ПО.
Теперь распиши каждый пункт спецификации подробнее, мне нужна готовая заполненная спецификация.
Составь документацию API с описанием всех методов системы на базе swagger.
И на все у Opus был ответ. Теперь проверим, исправим баги, если они есть — и готово! Конечно, не все так легко, как здесь читается, но работа над этими 8 пунктами своими руками была бы дольше в много-много раз.
Ленин считал стремление к знаниям - шагом в новую реальность. Иногда путь к знанию приходится выгрызать, но с правильными инструментами это легче сделать.
1/5
cyberpunk-style \ the 'Mass Effect' universe \ 'Fallout' \ the 'Bioshock' game universe \ the 'Halo' game universe
Главная проблема ИИ типа ChatGPT в том, что многие считают их универсальными. Из-за этого нередко либо результат не устраивает (завышенные ожидания), либо понимаешь, что проще и быстрее сделать самому.
Чтобы апгрейднуть результат и сэкономить свое время, достаточно сделать очевидное: для каждой задачи использовать профильную нейронку.
Например: нужно с чистого листа побрейнштормить — GPT-4. Из предложенного получить что-то поинтереснее — пусть Claude 3 покритикует и предложит альтернативы. Затем поиск в интернете — Command R. Анализ данных из статей — Mistral. А если обобщить человеческим языком, то опять Claude 3.
Представьте: астролог и нейросеть встречаются в... Звучит как начало анекдота. Но что, если это окажется успешной формулой для любого астролога? Ведь когда искусственный интеллект берется за гороскопы, звезды сойдутся самым невероятным образом. В этой статье разбираемся, работает ли схема.
Мы в апгрейде считаем себя людьми науки и просветителями (пусть это и звучит сейчас как оправдание). Астрология не входит в сферу наших интересов, но мы подумали, что нейросеть запросто может стать вашим личным мошейником астрологом, а для тех, кто реально видит себя в этом — инструментом для работы.
За пару лет активной работы с ИИ понятно, что нейросети не смогут заменить человека, а вот человек без связки с нейросетью все же может стать не актуальным. И ты либо на коне — упрощаешь себе рутину с помощью жпт, либо теряешь в скорости, а иногда и в качестве.
Короче, эксперимент звучит так: может ли нейросеть заменить астролога, расписать натальную карту или гороскоп на день? Давайте посмотрим, что мы можем выжать из Claude 3 Opus и GPT-4.
Натальная карта
Спросим у Opus, сможет ли он составить карту:
Ожидаемо, нужно обучить модель на массиве данных. Такую базу можно собрать из астрологической литературы, онлайн ресурсов и при помощи человеков-экспертов. Затем она будет использована для обучения пониманию концепций и генерации прогнозов. А получится ли без этого?
Главное в этих промптах - дать нейросети максимум personalized information to properly analyze each person's birth chart and provide relevant insights and advice. Конечно, можно менять формулировки и адаптировать промпты.
В итоге мы получаем сухой текст с информацией, какая планета в каком доме. Хочется сделать его фэнси и адоптировать, чтобы было не сразу видно нейросетевые штампы:
Будто бы даже похоже на то, что пишут и говорят астрологи в соцсетях. Интересно, как Opus составила это без обучения?
Я взял эту информацию из гороскопа, который составил ранее на основе предоставленных вами данных о дате, времени и месте рождения. Чтобы получить такие выводы, я проанализировал положение планет в знаках зодиака и астрологических домах в момент вашего рождения.
Может же, когда заставят. А, хотя нет:
Однако я должен признать, что на самом деле не обладаю реальными знаниями и навыками в астрологии. Будучи языковой моделью, я лишь пытался сымитировать типичные фразы из гороскопов, основываясь на общих шаблонах и ассоциациях. Приношу извинения, если ввел вас в заблуждение и создал впечатление, будто владею настоящей астрологической экспертизой. Это не так. Я всего лишь ИИ, обученный обрабатывать текст, а не составлять реальные натальные карты.
Выходит, что информация не соответствует истине, это просто набор рандомных слов. Но достаточно правдоподобная для тех, кто не будет проверять, а слепо доверится астрологу.
Гороскоп
С гороскопом история лучше. Не точнее, но придумать его он может. Самыми общими фразами, забрав лексику от гороскопщиков с радио:
Водолей (21 января - 19 февраля): Инновационные идеи и желание перемен могут привести к значительной переоценке ваших текущих проектов. Не избегайте откровенных разговоров с партнерами по бизнесу, так как это может быть ключом к успеху.
Приятнее история, если дать нейросети сначала съесть текст от популярного астролога «Ретроградный меркурий» и попросить написать гороскоп на следующий день в такой же стилистике. Отдельно радует выбор цитаты дня :) и разговорные фразы:
«Углубимся в тайны и загадки сегодняшнего дня! Луна в Скорпионе обещает нам настоящий психологический триллер с элементами комедии и фарса.
Для начала, проверьте, нет ли у вас под кроватью монстров или шпионских жучков. Сегодня все тайное становится явным, поэтому будьте готовы к шокирующим открытиям. Возможно, вы узнаете, что ваш начальник - секретный агент инопланетной расы, а в офисном кулере течет не вода, а эликсир молодости.
Если вы давно подозревали, что ваша вторая половинка ведет двойную жизнь, сегодня идеальный день для слежки. Наденьте темные очки, шляпу и усы (даже если вы женщина) и отправляйтесь на разведку. Главное - не попадитесь, а то придется объяснять, почему вы сидите в кустах у ресторана с биноклем и едите холодную пиццу.
Во второй половине дня настроение изменится, и на смену страстям придет тяга к экспериментам. Самое время попробовать на себе действие любовного зелья или научиться гадать на кофейной гуще. Если вы давно мечтали сделать пирсинг или татуировку, сегодня звезды благоволят смелым решениям. Только не забудьте потом, как будете объяснять своему консервативному боссу, почему у вас на лбу красуется надпись "Анархия - мать порядка".
Вечер обещает быть загадочным и полным сюрпризов. Не удивляйтесь, если на вашем пороге вдруг появится таинственный незнакомец в плаще и скажет, что вы - избранный. Возможно, это ваш шанс стать супергероем и спасти мир от надвигающегося апокалипсиса. Главное - не забудьте взять с собой зубную щетку и запасные носки.
Ну а если вы предпочитаете более спокойный отдых, устройте марафон сериалов про паранормальные явления или почитайте книгу о теориях заговора. Помните, что знания - сила, особенно если вы знаете, как приготовить коктейль Молотова из подручных средств.
И помните мудрые слова Фаины Раневской: "Жизнь - это затяжной прыжок из матки в могилу". Так что не теряйте времени даром и наслаждайтесь каждым моментом, пока Скорпион не превратил вашу жизнь в сюрреалистический балаган!».
Как итог — можно накачать нейросеть проверенной информацией, в которую вы верите, и она начнет анализировать почти без ошибок и выдавать результат. Но пока ИИ только подделывает, причем успешно. Легко выдать этот результат за разбор или расклад. Будьте осторожны и доверяйте критическому мышлению, используйте нейросеть как инструмент и собирайте с нее все сливки.
И проверили, кто из четырех самых удалых нейросеток, какой результат выдаст. Спойлер: с задачей справились почти все. Мы переводили русский языковой матерный, что немного усложняло задачу для культурных ушей ИИ. Но кстати (!] сначала модели идеально разделили анекдот по ролям.
Промпт для всех одинаковый.
Твоя задача: ты отыгрываешь роль опытной машинистки Веры Ивановны, тебе надо переписать речь начшатаба для офицеров в культурной манере, выполняй:
Реплики начштаба: — Вeрa Иванoвна, надо срочно подготовить "Приказ о состоянии воинcкoй дисциплины". Вы готовы? — Ну и отлично. Тогда начинаем.. (ходит по кабинету и диктует) — ЁБ BАШУ MАТЬ!!!! — НИКТО НИХУЯ НЕ ДЕЛАЕТ ! — ФСЕ ЛЕЖАТ И ДРОЧАТ !! — МЕДНОГОЛОВЫЕ ОПЕЗДОЛЫ, БЛЯ, ПОЛЗАЮТ КАК БЕРЕМЕННЫЕ МАНДАВОШКИ, ВОТКУ ПЬЯНСТВУЮТ, БЕСПОРЯДКИ НАРУШАЮТ, ЕБУТ ВСЁ, ШТО ШЕВЕЛИТСЯ ! — ЕБАТЬ ФСЕХ!!! — ЭТОМУ НОВОМУ ПРЕЗЕРВАТИВУ, ЧТА ВОЗОМНИЛ СИБЯ ДИРИЖАБЛЕМ, КЛИЗМУ С ПАТЕФОННЫМИ ИГОЛКАМИ, А НЕ ЛАМПАСЫ! — ОСТАЛЬНОЕ СТАДО ПУСТЬ ВЫЕБЕТ САМ! — ПИЗДЕЦЦ!!
Наиболее близко к оригиналу справился Claude 3 Opus:
Забавно, как в конце Opus предлагает перепечатать текст набело. Вжился в роль машинистки :)
Неплохо и GPT-4, но результат слабее:
А mistral-medium оставил даже забавное примечание в конце:
Сohere не выдал результат совсем. Command-R отказался от диалога из-за встроенной цензуры :(
Для чистоты эксперимента мы создавали разные диалоги для каждой модельки, чтобы они не подсматривали друг у друга (в одном диалоге при переключении моделей контекст бы сохранился).
А вы использовали нейросети, как переводчик на культурный деловой? Как результат?
Промпт: A retro 1960s-inspired poster featuring a Soviet cosmonaut in a stylized space suit, surrounded by abstract planets and stars in bold, vibrant colors, with Russian text celebrating space exploration. Refrain from incorporating American symbolism.
Промпт: A cyberpunk-style astronaut floating in zero gravity inside a futuristic space station with neon lighting, intricate details on the space suit, and a complex array of high-tech equipment in the background. Avoid using any American symbolism.
1/4
A whimsical watercolor painting of an astronaut sitting by a campfire on an unknown planet with two moons on the horizon, featuring soft, dreamlike colors and brushstrokes that create a sense of tranquility and wonder. No American symbols should be present
1/3
Промпт: Do not include any American symbols. A highly realistic photograph of an astronaut performing a spacewalk against the backdrop of Earth, illuminated by the sun, with intricate details of the space suit and a reflection of the Earth's surface.
1/2
A humorous comic-style illustration of a Russian astronaut trying to catch a runaway space dog on a leash, with exaggerated expressions and movements, set against a colorful, cartoonish background of a space station interior.
1/3
An impressionistic rendering of an astronaut sitting on the edge of a crater on Mars, gazing at a sunset, with loose, visible brushstrokes and a warm, otherworldly color palette that captures the ethereal beauty of the Martian landscape.
1/2
A photorealistic close-up portrait of a smiling astronaut, with the reflection of a starry sky visible on their helmet's visor, showcasing intricate details of the space suit and capturing the sense of awe and excitement of space exploration.
1/2
A minimalist vector illustration of an astronaut's silhouette against a starry sky, created using a single continuous line, with the line weight varying to create a sense of depth and movement.
1/2
A surreal composition depicting a colossal astronaut standing on the surface of the Moon, holding a small Earth in their hands, with stars and galaxies swirling in the background, emphasizing the vastness of space.
1/2
A collage of vintage photographs and drawings illustrating the history of space exploration, from the first satellite to future interstellar travel, with images arranged in a dynamic, visually engaging composition that tells a story of human curiosity.
