обязаны признать наличие мышления (количественно на более примитивном уровне, но качественно такого же, см. "континуум")

я указываю, что конкретно твои аргументы применительно к текущим нейросетям (начиная с твоих критериев "мышления") либо неконструктивны, либо неприменимы.

Теперь понятно, почему "твои" ответы демонстрировали полное непонимание моей позиции, вплоть до уровня "не читал, но отвечаю".

Видимо, придётся таки признать: нынче люди почти сравнялись по уровню с генераторами текста.

Но, как говорится, "есть нюанс".

Да-да, реакция вида "это я не спорол херню, это я вас так тонко затролел, азаза" — неизменно прекрасна.

C17H19NO3

В целом, я действительно не вижу смысла продолжать. Ты одно и то же по кругу шпаришь же. Прям как сетка. Я даже думал, что именно ты через сетку и пишешь.

есть, ты даже не способен понять, где и как сетка проебалась, и где и как с сеткой проебался ты.

Тонко сравнялся по уровню, да.

https://arxiv.org/abs/2406.11741

Transcendence: объясняем главный парадокс AI

Почему модели генерят лучше, чем их обучили? Разбираемся с исследователями из Гарварда.

Принцип работы генеративных моделей заключается в том, что они стремятся максимально близко повторить распределение данных, которое имел собранный тренировочный датасет 🧳 Обычно нельзя ожидать, что их перформанс будет лучше, чем у экспертов, составляющих базу данных. К примеру, авторегрессионная модель для предсказания следующего шахматного хода, согласно теории, не должна играть более профессионально, чем самый сильный игрок (данные о ходах которого использовались в обучении) 🤓

Но иногда ученики превосходят учителей 👏 Transcendence (как был назван феномен) подразумевает, что оценка перформанса с помощью заданной reward-функции оказывается выше, чем у любого наблюдения в тренировочных данных.

Как это понимать:

💎 авторы связывают трансценденцию с low-temperature sampling, при котором модель концентрируется в генерации токенов только на действиях, приносящих наибольший прирост reward-метрики
💎 в частности, доказано: если на тренировочном датасете токен, который с наибольшей вероятностью генерирует модель, превосходит все токены из этого датасета, то low-temperature sampling может привести к трансценденции на инференсе

Эмпирические проверки проводились на тех самых шахматах. Несколько моделей 50M обучили на партиях реальных игроков и сравнили перформанс с помощью рейтинга Glicko-2 в играх против движка Stockfish 16.1.

Модели, обученные на достаточно разнообразных датасетах, при использовании low-temperature sampling действительно играли на рейтинг выше, чем игроки, на партиях которых их тренировали 😉 Требование к разнообразию датасетов важно, так как более однородные данные исключают возможность трансценденции.

Но у low-temperature sampling всё же есть ряд проблем, поскольку уменьшение энтропии в генерации ведёт, например, к более однообразным ответам модели 🤬

То есть, своё непонимание ты умело проецируешь на собеседников.
Впрочем, как обычно.

в этом чуть более чем вся суть: на данный момент и ты, и твоя сетка только повторяли аргументы вида "а я считаю вот так",

А так-то и примитивный чатбот давно общается не хуже упомянутого "тупого десятилетнего мальчика-иностранца" — который ведь тоже человек.

Кто бы мог подумать, что специализированный инструмент выполняет специализированную задачу лучше, чем человек вручную.

Jinger Beer

Только не говори, что и ты тоже не проходишь тест на мышление. А то придётся уверовать в гипотезу мёртвого Интернета.

Кстати, где?

Ну, каким образом из предпосылки "если и машина, и некое подмножество людей не способны формулировать некоторый класс выводов, то из того, что собеседник не способен сделать такой вывод, может следовать как собеседник-машина, так и собеседник-человек из оного подмножества" — следует, будто бы я запутался?

Судя по тому, что нейросетка хотя бы читает и воспринимает коммент, на который ей приказано отвечать, в качестве инпута — очень даже вероятно, что нет. До такого уровня деградировать может только живой человек.

А ты пытаешься всеми силами уйти от попыток хотя бы понять суть моего аргумента, несмотря на то что парой комментов выше я написал это прямым текстом.

Ты ведь можешь процитировать, где именно я утверждал, будто бы "AI не может продемонстрировать ведение сложной дискуссии на уровне человека"?

То есть, ничего из написанного мной выше ты не читал, и в чём суть аргумента про "аутичного мальчика-иностранца" — до сих пор не понял, несмотря на то что парой комментов выше я написал это прямым текстом.

Это констатация факта.

Я уже неоднократно прямым текстом в открытую прописывал, в чём состоит суть моего аргумента. но при этом и ты, и Джин с редкостным старанием игнорируете написанное.

Конструктивный диалог будет, когда ты начнёшь читать и осмысливать комменты, на которые пытаешься отвечать.

То есть, суть аргумента ты не понял, хотя чуть выше я прямым текстом её изложил:

То есть, к мета-абстракции ты не способен, и можешь реагировать только на наличие прямых указаний в контексте промпта.

То есть, ты опять пытаешься додумывать за собеседника, но сам это упорно отрицаешь.

С какой целью ты врёшь?

С какой целью ты продолжаешь врать?

Бороться с этим можно путем тезисов. Выжимаешь тезисы и скидываешь контент, загружаешь тезисы в промт.

Я пытаюсь указать, что мой аргумент — тупо не понимают.