Здравствуйте, velkin, Вы писали:

V>Нейросети работают строго по данным, которые в них засунули при обучении.

Чем это прниципиально отличается от тёплых ламповых человеков в плане обработки и синтеза информации?

V>То есть если генерация не является производной от этих данных, то ничего не получишь.

Ну вот, например, в данных есть тысячи примеров способов мышления и решения новых задач, построения логических цепочек.
Да хоть та же машина Тьюринга. Почему этого недостаточно для перенятия этих самых способов мышления?

Про достижения AlphaFold слышал? Всё было во входных данных говоришь? Ну-ну.

V>Более того, проблема в том, что нейросеть обучают на разговорных языках. Так же потом и пытаются с ней работать.

Это неверно, ибо обычают на примерах кода на языках програмирования, и даже на формальных цепочках логического вывода.
Но сути не меняет.

V>А вот собственные мозги нужно тренировать загружая данные прямо в память.

А вот с этим никто и не спорит.
Если сравнивать двух человеков, у каждого из которых есть GPT-16 одинаковой мощности, то в итоге победит тот тандем, где человек умнее

V>Не нужно думать, что я какой-то луддит, или замшелый старикан сто лет назад научившийся чему-то и застывший в развитии.

Ну если ты говоришь что ты не луддит, значит так оно и есть
Но вот мысль о том, что на основе всех тех данных что подают на вход LLM, невозможно выработать мышление и способность решать задачи которых не было в тренировочных данных — она неверна, и вреднее чем луддиты, ибо луддиты хотябы признавали преемущество машин, а вот это мысль она ещё даже не перешагнула стадию принятия.
Аллё гараж, 2024 год на дворе.

Здравствуйте, velkin, Вы писали:

V>Нейросети работают строго по данным, которые в них засунули при обучении.

Чем это прниципиально отличается от тёплых ламповых человеков в плане обработки и синтеза информации?

V>То есть если генерация не является производной от этих данных, то ничего не получишь.

Ну вот, например, в данных есть тысячи примеров способов мышления и решения новых задач, построения логических цепочек.
Да хоть та же машина Тьюринга. Почему этого недостаточно для перенятия этих самых способов мышления?

Про достижения AlphaFold слышал? Всё было во входных данных говоришь? Ну-ну.

V>Более того, проблема в том, что нейросеть обучают на разговорных языках. Так же потом и пытаются с ней работать.

Это неверно, ибо обучают на примерах кода на языках програмирования, и даже на формальных цепочках логического вывода.
Но сути не меняет.

V>А вот собственные мозги нужно тренировать загружая данные прямо в память.

А вот с этим никто и не спорит.
Если сравнивать двух человеков, у каждого из которых есть GPT-16 одинаковой мощности, то в итоге победит тот тандем, где человек умнее

V>Не нужно думать, что я какой-то луддит, или замшелый старикан сто лет назад научившийся чему-то и застывший в развитии.

Ну если ты говоришь что ты не луддит, значит так оно и есть
Но вот мысль о том, что на основе всех тех данных что подают на вход LLM, невозможно выработать мышление и способность решать задачи которых не было в тренировочных данных — она неверна, и вреднее чем луддиты, ибо луддиты хотябы признавали преемущество машин, а вот это мысль она ещё даже не перешагнула стадию принятия.
Аллё гараж, 2024 год на дворе.