Експертні матеріали від практикуючих розробників з 7+ років досвіду
Твій телефон знає, які слова ти часто друкуєш. Твоя лікарня має тисячі медичних знімків. Твій банк бачить всі транзакції. Ці дані могли б натренувати найкращий …
LLM генерує текст по одному токену. Кожен токен — повний forward pass через мільярди параметрів. GPT-4 генерує 50 tokens/second. Для відповіді на 500 токенів — …
Llama-70B займає 140 GB у FP16. Це дві найкращих відеокарти. Вартість? $3000+. А якщо треба кілька моделей для A/B тестування? Або inference cluster для production? …
GPT-4 розв'язує математичні олімпіади. Llama-7B — ні. Різниця? 100x параметрів і мільярди доларів тренування. Але що якщо можна «вкрасти» reasoning здібності великої моделі і передати …
Уяви університет, де один професор викладає все: від квантової фізики до середньовічної літератури, від програмування до психології. Абсурд, правда? Неможливо бути експертом у всьому одночасно.
Твій мозок споживає 20 ватів. Менше, ніж лампочка. При цьому він обробляє інформацію, на яку GPU витрачає кіловати. Розпізнає обличчя за мілісекунди. Розуміє мову в …
Стандартна нейронка — це застиглий бетон. Навчив — зафіксував ваги — працює однаково forever. Прийшли нові дані? Модель не адаптується. Змінилось середовище? Продуктивність падає. Потрібне …
«Покажи свою роботу» — казала вчителька математики. Виявляється, вона була права. Chain-of-Thought prompting змусив LLM показувати reasoning steps — і accuracy злетіла. Від 17% до …
GPT-4 може написати поему про квантову фізику. І в тій же відповіді сказати, що 2+2=5. Це не баг. Це фундаментальна проблема архітектури. Трансформери передбачають токени …
Що якщо AI міг би уявити наслідки своїх дій до того, як їх виконає?
Написати код, який сортує масив — одна справа. Написати код, який змушує робота тримати яйце, не розбивши його — зовсім інша.
«Півень кукурікає — сонце встає». Кореляція? Так. Причинність? Ні. Півень не змушує сонце вставати.