Репост из: Machinelearning
📕 Андрей Карпаты опубликовал новый пост- необычный путь распространения LLM, их влияние на людей и организации, причины разрыва и взгляд в будущее.
В нем он анализирует необычное распространение больших языковых моделей (LLM).
Вот его содержание:
В отличие от традиционных технологий, которые обычно проходят путь от государственных и военных структур через корпорации к индивидуальным пользователям, LLM сразу стали широко доступны обычным людям.
Это позволило моделям значительно расширить свои возможности в таких областях, как программирование, анализ данных и создание контента, без необходимости привлекать узких специалистов.
ChatGPT — самое быстрорастущее потребительское приложение в истории, у него 400 миллионов активных пользователей в неделю.
Люди используют его для написания текстов, программирования, перевода, обучения, анализа, исследований и генерации идей
Это не просто улучшение жизни— это мощный множитель возможностей человека.
И барьер для входа использования LLM невероятно низкий: модели бесплатны или дешевы, быстры, доступны всем через API или локально, и говорят на любом языке, включая сленг и эмодзи.
Никогда еще человек не получал такого технологического скачка так быстро.
Почему же эффект для корпораций и государственных институтов не такой весомый?
Во-первых, LLM дают "квази-экспертные" знания: широкие, но неглубокие и ненадежные. Для организаций, где уже есть эксперты (инженеры, юристы, аналитики), это лишь слегка повышает эффективность.
А вот для человека, который обычно эксперт лишь в одном, LLM открывают новые горизонты: программировать, разбираться в юриспруденции, анализировать данные или создавать контент — все это теперь возможно без посторонней помощи.
Во-вторых, организации решают более сложные задачи: интеграции, устаревшие системы, безопасность, регуляции, координация.
Ошибки LLM тут куда опаснее — "вайб кодить" не выйдет.
В-третьих, есть инерция: бюрократия, культура компаний, переобучение — все это тормозит внедрение.
Пока LLM радикально меняют жизнь людей, а не организаций.
Мэри, Джим и Джо получают больше, чем Google или правительство США. Но что дальше? Если топовые модели станут сильно дороже и лучше, крупные игроки смогут "купить интеллект", и элита снова уйдет в отрыв.
Сегодня Билл Гейтс использует тот же GPT-4o, что и вы, но завтра его ребенок может учиться у GPT-8-pro-max, а ваш — у GPT-6-mini.
Сейчас мы находимся в уникальном моменте: будущее уже здесь, и технологии удивительно равномерно распределены. Будущее тут, и оно доступно для всех. Власть людям!
🔗 Оригинал
@ai_machinelearning_big_data
#AndrejKarpathy #influencer
В нем он анализирует необычное распространение больших языковых моделей (LLM).
Вот его содержание:
В отличие от традиционных технологий, которые обычно проходят путь от государственных и военных структур через корпорации к индивидуальным пользователям, LLM сразу стали широко доступны обычным людям.
Это позволило моделям значительно расширить свои возможности в таких областях, как программирование, анализ данных и создание контента, без необходимости привлекать узких специалистов.
ChatGPT — самое быстрорастущее потребительское приложение в истории, у него 400 миллионов активных пользователей в неделю.
Люди используют его для написания текстов, программирования, перевода, обучения, анализа, исследований и генерации идей
Это не просто улучшение жизни— это мощный множитель возможностей человека.
И барьер для входа использования LLM невероятно низкий: модели бесплатны или дешевы, быстры, доступны всем через API или локально, и говорят на любом языке, включая сленг и эмодзи.
Никогда еще человек не получал такого технологического скачка так быстро.
Почему же эффект для корпораций и государственных институтов не такой весомый?
Во-первых, LLM дают "квази-экспертные" знания: широкие, но неглубокие и ненадежные. Для организаций, где уже есть эксперты (инженеры, юристы, аналитики), это лишь слегка повышает эффективность.
А вот для человека, который обычно эксперт лишь в одном, LLM открывают новые горизонты: программировать, разбираться в юриспруденции, анализировать данные или создавать контент — все это теперь возможно без посторонней помощи.
Во-вторых, организации решают более сложные задачи: интеграции, устаревшие системы, безопасность, регуляции, координация.
Ошибки LLM тут куда опаснее — "вайб кодить" не выйдет.
В-третьих, есть инерция: бюрократия, культура компаний, переобучение — все это тормозит внедрение.
Пока LLM радикально меняют жизнь людей, а не организаций.
Мэри, Джим и Джо получают больше, чем Google или правительство США. Но что дальше? Если топовые модели станут сильно дороже и лучше, крупные игроки смогут "купить интеллект", и элита снова уйдет в отрыв.
Сегодня Билл Гейтс использует тот же GPT-4o, что и вы, но завтра его ребенок может учиться у GPT-8-pro-max, а ваш — у GPT-6-mini.
Сейчас мы находимся в уникальном моменте: будущее уже здесь, и технологии удивительно равномерно распределены. Будущее тут, и оно доступно для всех. Власть людям!
🔗 Оригинал
@ai_machinelearning_big_data
#AndrejKarpathy #influencer