5

Ответ на пост «AI, AGI, ИИ и прочие LLM»1

Очень интересная статья, но боюсь, в одном вы неправы. Вы считаете, что LLM - обычная "переобученная" (переобученная - в смысле неправильно обученная) нейросеть. Вы должны знать, что такое случается, когда нейросети со слишком большим числом параметров "скармливают" крайне ограниченный датасет и она вместо того, чтобы обучиться и найти какие-то паттерны и закономерности "тупо" запоминает все вариации данных в датасете. В части LLM все же нужно признать, что количество параметров нейросети и объем датасета абсолютно несравнимы - миллиарды параметров против триллионов токенов, т.е. "переобучить" ее невозможно. Это означает, что она в какой-то степени начинает "понимать" полученный датасет, а не просто является "попугаем". Из этого вполне может следовать, что LLM могут генерировать совершенно новый контент. Тут можно провести параллель с человеческим мозгом - мы не знаем, как он работает и как ни странно, то же самое можно сказать и об обученной нейросети (причем практически любой. Это касается не только LLM, которые на самом деле являются целой сетью различных, но взаимосвязанных нейросетей). По сути, она становится таким же черным ящиком, как и наш мозг. Есть вероятность, что разработчики LLM просто попали в точку - в каком-то приближении разумеется.

0
Автор поста оценил этот комментарий

Сложно, все что вы описали верно, но при этом это все на уровне ощущения и понимания мироустройства я могу понять это но как разработчик я незнаю как это перенести в код и описать для LLM и я думаю схожая проблема у создателей моделей а именно "как перейти от философии к практической реализации?"

Я думаю когда будет найден овет на этот вопрос, до AGI будет один шаг.

раскрыть ветку (1)
1
Автор поста оценил этот комментарий

Я безумно рад, что вы меня понимаете. Я увидел это, когда вы вдруг сократили свой ответ. Постараюсь ответить на Ваш вопрос в другом Вашем комментарии

«Честно, я далек от философии и привык работать с тем что знаю и по субъективному опыту считаю что в текущем формате плато LLM достигнуто, минорные измения могут быть, но без качественного технологического рывка, движение дальне невозможно, с той скорость что была до текущего момента.»
Это как с CPU порог кремния достигнут и последние 7 лет индустрия топчется на месте.»


Абсолютно верно. Рассматривайте LLM, как кусочек человеческого мозга, который отвечает исключительно за «память». За РЕАКТИВНУЮ!!! составляющую огромного, безумно сложного существа, которым является человек. Отбросьте все, что не является существенным в нашем диалоге.

Опять же, сосредоточусь на главном - РЕАКТИВНУЮ. Что это означает - эта часть не является главной. Она ничего не определяет сама, она - черный ящик, и она может в ответ на определенный запрос дать не менее определенный ответ. Это «Память» - кусок нашего мозга, который выстраивает безумно сложные, многомерные (если вы знаете, как работает энкодер такой нейросети, как DeepSeek - то вы знаете, что каждый узел ядра - это вектор с 4096 связями с другими векторами, т. е. он существует 4096-мерном пространстве, и это не просто «тупое» обучение на «датасете»,а какие-то неведомые нам связи, паттерны и логические цепочки, которые мы в принципе не можем осознать). LLM ни в коем случае нельзя назвать AGI - ему не хватает нескольких очень важных элементов, но в части «Памяти» и некоторых элементов ее обработки, современные нейросети-трансформеры очень и очень приблизились к его воплощению. P.S. Нейроны, на которых строятся современные нейросети - крайне ограниченное подобие того, что "живет и размножается" у нас в головах, но тем не менее, они с некоторой степенью приближения могут эмулировать наши "родные" нейроны. С каждым годом эта эмуляция будет все ближе и ближе к реальному положению вещей. Количество нейронов в нейросетях будет возрастать практически по экспоненте (если вы зайдете в мой профиль - там есть статья, которая показывает, почему это происходит. Она правда не дает однозначного ответа. В момент написания статьи мне хотелось, чтобы любой, у кого еще окончательно не атрофировалась способность к анализу, смог сам дать ответ на этот вопрос. Ответ простой: каждый игрок на нынешнем рынке AI хочет получить в свое распоряжение AGI).

0
Автор поста оценил этот комментарий

Сложно, все что вы описали верно, но при этом это все на уровне ощущения и понимания мироустройства я могу понять это но как разработчик я незнаю как это перенести в код и описать для LLM и я думаю схожая проблема у создателей моделей а именно "как перейти от философии к практической реализации?"

Я думаю когда будет найден овет на этот вопрос, до AGI будет один шаг.

раскрыть ветку (1)
0
Автор поста оценил этот комментарий

Смотрю, что вы очень сильно сократили свой "Запрос". Значит вы сами сумели докопаться "до сути". LLM - в какой-то степени можно сравнить с куском "реактивной" части мозга (память) человека (с просто "уничтожающе" упрощающими оговорками, но все же)))

Реактивное - означает, что этот кусочек нейросети может лишь ответить что-то на внешний запрос (этим и должна заниматься "память"). Есть "активная" часть мозга - "сознание". С ней сложнее. Если вы готовы - мне бы тоже (пока не поздно) хотелось бы обсудить эти вопросы.

показать ответы
0
Автор поста оценил этот комментарий

Сложно, все что вы описали верно, но при этом это все на уровне ощущения и понимания мироустройства я могу понять это но как разработчик я незнаю как это перенести в код и описать для LLM и я думаю схожая проблема у создателей моделей а именно "как перейти от философии к практической реализации?"

Я думаю когда будет найден овет на этот вопрос, до AGI будет один шаг.

раскрыть ветку (1)
0
Автор поста оценил этот комментарий

Похоже, я знаю ответы на некоторые из тех вопросов, которые вы много лет задаете себе. Так получилось, что я стал "разработчиком" раньше, чем научился считать до ста. Мой первый компьютер - ZX Spectrum. Мои родители - офицер и "домохозяйка" со специальностью "прецизионная фотолитография" в проклятом (без кавычек) 92 году подарили его мне вместе с магнитофоном Азамат-302. Я бы много написал про эти безумные 90-е, но так получилось - что есть, то есть. Мы даже недоедали в какой-то период времени - пока мои родители приспособились (тут единственное, что я могу сказать - Слава Богу) - в середине 90-х у нас было около сотни кроликов, коза и штук 20 кур. Я в это время учился в "А" классе, решал уравнения, писал "музыку", вычислял расстояние до соседней галактики и занимался другими вещами (в том числе - собирал бутылки - в основном: "чебурашки"), которые открыл для меня зашитый в ПЗУ моего "компьютера" Basic. Так, что - готов обсудить с вами то, что вас так интересует. Сразу оговорюсь - я верю в Бога (не абстрактного "агностического", а вполне реального - Христианского и это станет очень сложным и обязательным элементом обсуждения). Это не мешает мне - человеку, который обучал первые, абсолютно "тупые" нейросети в 20-21 годах - удивляться тому, чего они достигли через какие-то пять лет. Я видел, "переобученные" нейросети. Мои собственные (написанные с нуля по моим собственным алгоритмам) нейросети с десятком тысяч параметров - кое как распознавали латинский и русский алфавит, но чем я могу "гордиться" - абсолютное большинство моих сверстников даже близко не сталкивалось так близко с градиентным спуском и генетическими алгоритмами.

показать ответы
0
Автор поста оценил этот комментарий

> Очень интересная статья, но боюсь, в одном вы неправы. Вы считаете, что LLM - обычная "переобученная" (переобученная - в смысле неправильно обученная) нейросеть.

Не совсем, мне нехватило текста ( а скорее терпения ) чтобы описать все нюансы, хотя скорее я просто какие то части посчитал более значимыми для того чтобы попытаться передать общий смысл LLM и почему это не ИИ в общем смысле при этом не вдаваясь в архитектуру и не описывать дистиляты, МоE для этого нужно писать отдельную статью, может даже 2-3.

> Вы должны знать, что такое случается, когда нейросети со слишком большим числом параметров "скармливают" крайне ограниченный датасет и она вместо того, чтобы обучиться и найти какие-то паттерны и закономерности "тупо" запоминает все вариации данных в датасете.

Я планирую расписать это подробнее в будущем, но я посчитал что в вводной статье будет излишним пытаться объснить как работает ядро.

> В части LLM все же нужно признать, что количество параметров нейросети и объем датасета абсолютно несравнимы - миллиарды параметров против триллионов токенов, т.е. "переобучить" ее невозможно.

Все верно, по этой же причине на данный момент невозможно реализовать обучение в реалтайме на основе активного диалога, когда нейронка бы исправляла собственные веса и дообучалась на основе ошибок указанных ей человеком.

> Это означает, что она в какой-то степени начинает "понимать" полученный датасет, а не просто является "попугаем". Из этого вполне может следовать, что LLM могут генерировать совершенно новый контент.

Новый не значит уникальный и полезный, все же нейронкам нехватает таких вещей как креативность и случайный фактор, например человек может написать какую-то вещь не так как обычно и если его спросить почему он так сделал кто ответить "Я немогу это объяснить но чувствовал что так нужно сделать", хороший пример художники такие как например Дали или Рерих, почему они решили рисовать именно так? Есть ли для этого логическое структурированное объяснение, скорее всего нет. Это то что на данный момент непонимают ученные и то что невозможно вложить в LLM потому что мы сами незнаем как это происходит.

Еще например момент случайного осознания, например бывает долго неможешь решить задачу, а потом делаешь что-то другое ( гуляешь, ешь и т.д ) и вдруг к тебе приходит осознание как это можно сделать, вот как это происходит? Я об этом недумал и не пытался решать эту проблему в конкретный момент просто "в голове щелкнуло" и решение пришло само.

> Это касается не только LLM, которые на самом деле являются целой сетью различных, но взаимосвязанных нейросетей). По сути, она становится таким же черным ящиком, как и наш мозг. Есть вероятность, что разработчики LLM просто попали в точку - в каком-то приближении разумеется.

Полностью согласен, но пока мы этого незнаем и момент тригера все еще не решен.


Спасибо за такой подробный и интересный комментарий всегда полезно услышать альтернативное мнение, он помог понять на чем сделать акцент в будущей статье когда я переборю свою лень ( возможно даже раньше чем через год ).

раскрыть ветку (1)
0
Автор поста оценил этот комментарий

Насчет момента случайного осознания - как сказал Юнг: сознание — это «тонкая пленка на поверхности бессознательного с его неведомыми глубинами». В какой-то степени наше сознание это надстройка над огромной нейросетью, которая чем-то подобна современным LLM только гораздо больше и имеет один, но крайне важный отличительный признак: она находится в режиме непрерывного обучения, а не запечена, как ядра энкодеров и декодеров в LLM. Этим и объясняются "внезапные озарения": обучение - поиск паттернов, зависимостей, взаимосвязей, выстраивание логических цепочек у человека идет в непрерывном, фоновом режиме.


Теперь про триггер - я на этот вопрос уже пытался как-то раз ответить в одном из комментариев. Приведу ответ почти без изменений: “Вы уверены, что "мы" действуем без запросов? Может у нас просто есть их встроенный генератор? Мысли же как-то появляются в голове и к первой мысли в очередной "цепочке" наше сознание часто вообще никакого отношения не имеет. Кстати, например у больных шизофренией этот генератор работает неправильно, что приводит к фатальной перегрузке "запросами" и соответствующим последствиям.” Т.е. этот триггер, который формирует запросы тоже не слишком-то зависит от нашего сознания. Нет, конечно мы можем думать и осознанно, но практически всегда процесс мышления запускается или внешним раздражителем или мыслью, которая взялась «из ниоткуда». Просто вот раз - и появилась. Некоторые проносятся в голове, как искры — мы их даже особо не замечаем, некоторые нас «цепляют», мы проявляем к ним интерес и начинаем об этом думать.


Креативность и случайный фактор специально оставил напоследок. Постараюсь сначала разобраться со случайным фактором - абсолютно ли он случаен? Или мы имеем дело с «неосознанным» и еще неустойчивым паттерном, который выстроился где-то в глубине нашей супернейросети? Кстати наш мозг тоже очень активно галлюцинирует - например, неправильно интерпретирует входные данные (возьмем хотя бы зрительные иллюзии). Такие же процессы вполне вероятно имеют место быть и в глубинных слоях нашего «бессознательного». Креативность - способность человека «сыпать идеями», но присмотритесь к большей части «идей» креативных людей: это откровенный мусор. Особенно это видно, когда приходится работать рядом с парочкой особо креативных личностей. Порой за их идеи и за их последующее внедрение руководством (а эти сволочи еще и имеют особо редкостный талант убеждения) этих «неуравновешенных» хочется как минимум четвертовать)))) Если вы попросите LLM накидать пару сотен «бизнес-идей» с максимально возможной степенью креативности, то на выходе увидите ту же картину. 70% - откровенного бреда и мусора, 29% - того, что уже кем-то реализовано и может быть 1% того, что действительно интересно. Так-что я считаю, что LLM в плане креативности не слишком отличается от большинства этих «гениев».

показать ответы

Темы

Политика

Теги

Популярные авторы

Сообщества

18+

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Игры

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Юмор

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Отношения

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Здоровье

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Путешествия

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Спорт

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Хобби

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Сервис

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Природа

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Бизнес

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Транспорт

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Общение

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Юриспруденция

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Наука

Теги

Популярные авторы

Сообщества

IT

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Животные

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Кино и сериалы

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Экономика

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Кулинария

Теги

Популярные авторы

Сообщества

История

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Недвижимость и ремонт

Теги

Популярные авторы

Сообщества