AI под собственной крышей

ChatGPT, который сейчас постоянно на слуху и часто является синонимом AI, на самом деле это один из доступных вариантов. В какой-то момент времени действительно GPT-3.5 сделала значительный рывок, в отличие от того, что можно было запустить самостоятельно. Это дало импульс, чтобы активно начинать догонять. Кстати, это вообще интересный момент с точки зрения психологии: когда кто-то достигает точки X, то в голове что-то щелкает и становится понятно, что это возможно. Поэтому резко многим удается достичь этой же точки, и это становится только вопросом времени, и обычно это происходит быстро.
Как пример, было что-то похожее с марафонами. Вспомнилась история 6 мая 1954 года, когда британский бегун Роджер Баннистер впервые в истории пробежал милю быстрее четырёх минут, установив мировой рекорд с результатом 3 минуты 59,4 секунды. До этого многие спортсмены и эксперты считали, что человеческие возможности ограничены, и никто не сможет пробежать милю быстрее, чем за 4 минуты. Это мнение базировалось на длительном отсутствии прогресса в улучшении результатов на этой дистанции. Что интересно, после того, как Роджер Баннистер преодолел этот барьер, произошло нечто удивительное: в течение следующих нескольких лет многие другие бегуны также начали пробегать милю быстрее четырёх минут. Вот так пробивается стеклянный потолок, и ML/AI здесь не исключение.

AI/ML можно использовать не только через API ChatGPT и похожие, но можно держать его у себя (например, на ноутбуке). Понятно, что большие языковые модели очень требовательны к мощностям, и не все так легко можно запустить, но есть разные способы оптимизации. Кстати, что тоже важно, речь идет не только про работу с текстом, но также с рисунками или аудио. Например, на видео это я в самолете (кстати, без доступа к интернету) продолжаю работать над курсом и делаю транскрипцию с видео, чтобы потом записать в финальной версии более улучшенного качества. Целый процесс, как сейчас можно, "беря на работу LLM", улучшать качество своих продуктов.

Интересно? Ставь реакцию! 🔥


@data_work
#llama #gpt #training #llm #ai