Что под капотом у ИИ?

Любую технологию стоит изучить, прежде чем применять её в важных сферах. Это основополагающий принцип существует не только в нашей работе, но и в других отраслях.

Понимание происходящего и способность объяснить как функционирует тот или иной процесс, что происходит в коде и как это улучшить выгодно отличает профессионала.

Уже сейчас я вижу, как многие все чаще полагаются на ИИ: не только в программировании, но и в жизненных вопросах. На мой взгляд, из-за того, что случаются разные проблемы, в любом случае стоит проводить фактчекинг.

И если сейчас современное общество невозможно представить без интернета, то возможно в скором времени к арсеналу инструментов добавится и подписка на ИИ-помощников.

На сегодняшний день я смотрю на это с долей здорового скептицизма, особенно в условиях применения на продакшн-коде. Уже сейчас миллионы людей бесплатно обучают существующие модели, и, к сожалению, слепо верят результатам.

При этом полезно понимать как LLM вообще работает с запросами.

Делюсь прекрасным материалом от FT, в котором можно узнать что вообще представляют собой токены, как LLM работает с контекстом, а также познакомиться с ключевыми концепциями трансформер-архитектуры.

Дэн Кларк, Сэм Лирнер, Ирен де ла Торре Аренас, Сэм Джойнер, Ид Хемингуэй и Оливер Хокинс проделали мощную работу по визуализации и выкатили целую статью про вышеперечисленные аспекты.

📖 Почитать (и посмотреть) можно тут: Что такое генеративный ИИ.

😃 iOS Dev