Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/spydell_finance/--): Failed to open stream: No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
Spydell_finance | Telegram Webview: spydell_finance/6854 -
Telegram Group & Telegram Channel
Прогресс за год в языковых моделях

Все, что касается ГИИ/языковых моделей (LLM) устаревает в момент публикации, но тем не менее фиксировать актуальную диспозицию весьма полезно и интересно.

Большая часть из критических замечаний, которые я публиковал на протяжении всего 2024 года уже не являются в полной мере актуальными, хотя большая часть фундаментальных ограничений так и не решена. Подробная расшифровка всех слабых и сильных сторон займет слишком много времени – слишком масштабный и комплексный анализ потребуется.

Остановлюсь для начала на списке/реестре наиболее сильных моделей.

Ниже сводная информация о топовых языковых моделях:

1. ChatGPT o1: США, OpenAI, сентябрь 2024, контекстное окно 128 тыс токенов.

2. Google Gemini 2 flash: США, Google, декабрь 2024, 2 млн токенов.

3. Claude 3.5 Sonnet: США, Anthropic, октябрь 2024, 200 тыс токенов.

4. Amazon Nova Pro: США, Amazon, декабрь 2024, 300 тыс токенов.

5. Llama 3.3 70B: США, Meta Platforms, декабрь 2024, 128 тыс токенов.

6. xAI Grok: США, xAI, ноябрь 2024, 8 тыс токенов.

7. Phi-3 Medium: США, Microsoft, апрель 2024, 128 тыс токенов.

8. Reka Flash: США, Reka AI, февраль 2024, 128 тыс токенов.

9. Command R+: Канада, Cohere, апрель 2024, 128 тыс токенов.

10. Mistral Large 2: Франция, Mistral AI, июль 2024, 128 тыс токенов.

11. Qwen 2.5: Китай, Alibaba, декабрь 2024, 131 тыс токенов.

12. DeepSeek V3: Китай, DeepSeek, декабрь 2024, 128 тыс токенов.

13. Jamba 1.5 Large: Израиль, AI21 Labs, август 2024, 256 тыс токенов.

14. YandexGPT 4: Россия, Яндекс, октябрь 2024 года, 32 тыс токенов.

15. GigaChat: Россия, Сбербанк, май 2024, 32 тыс токенов.

16. T-Pro: Россия, Т-банк, декабрь 2024, 8 тыс токенов.

Попробовал все, за исключением T-Pro. Мой рейтинг самых мощных по совокупности факторов: OpenAI o1, Claude 3.5 Sonnet, DeepSeek V3, Qwen 2.5 и Google Gemini 2 flash.

Примерно сопоставимы плюс-минус во втором эшелоне: Llama 3.3 70B, Amazon Nova Pro и Mistral Large 2. Все остальные в третьем эшелоне с учетом достаточно слабой модели от Илона Маска.

LLM от Google на протяжении всего 2024 были полным дерьмом, но относительный прогресс наступил только в сентябре с внедрением обновленной модели Gemini 1.5 pro и закрепление успеха в декабре с Gemini 2 flash.

Очень удивили китайцы (DeepSeek V3 и Qwen 2.5) – вполне тянут на открытие года и самый значимый прогресс. DeepSeek V3 уже точно сильнее GPT-4o, но уступает последней модификации GPT o1.

Конкуренция невероятная. Всего два года назад в это время была на рынке только одна модель GPT 3.5 и как все изменилось.

OpenAI пока вне конкуренции по совокупности факторов, но разрыв уже не такой значительный, как в 2023 (была целая пропасть) и даже, как в середине 2024.

В декабре 2024 вышло очень много обновлений LLM и даже изначально слабая и вечно отстающая Llama смогла сократить отставание с модификацией 3.3 70b, показывая неплохие результаты. В начале 2025 будет модификация 3.3 405b, которая закрепит успех. Также ожидается релиз полной версии Gemini 2, Open AI o3 и Claude 4.0.

Нет универсальной LLM, здесь скорее правильно говорить о комбинациях под конкретные задачи. Например, с текстом хорошо работает Claude 3.5 Sonnet, а с математическими вычислениями сейчас в лидерах OpenAI, DeepSeek и Google.

Удалось ли мне что-либо из представленных LLM внедрить в свои рабочие проекты? НЕТ! Не удалось.

Количество ошибок настолько критически высоко. Время и ресурсы, затраченные на коррекцию ошибок, перекрывают любую потенциальную выгоду. Ни одна из моделей не пригодна для научно-исследовательских проектов в данный момент.

Пока способны закрывать очень узкие локальных задачи в генерации кода и решении математических задач. Уже успех, но до автоматизации и полноценного внедрения очень далеко.

Однако, я верю в будущий успех (1, 2 и 3). Темпы развития ГИИ невероятны, так что впереди много интересного, как и циклы статей, посвященных прогрессу и проблемам во внедрении.



group-telegram.com/spydell_finance/6854
Create:
Last Update:

Прогресс за год в языковых моделях

Все, что касается ГИИ/языковых моделей (LLM) устаревает в момент публикации, но тем не менее фиксировать актуальную диспозицию весьма полезно и интересно.

Большая часть из критических замечаний, которые я публиковал на протяжении всего 2024 года уже не являются в полной мере актуальными, хотя большая часть фундаментальных ограничений так и не решена. Подробная расшифровка всех слабых и сильных сторон займет слишком много времени – слишком масштабный и комплексный анализ потребуется.

Остановлюсь для начала на списке/реестре наиболее сильных моделей.

Ниже сводная информация о топовых языковых моделях:

1. ChatGPT o1: США, OpenAI, сентябрь 2024, контекстное окно 128 тыс токенов.

2. Google Gemini 2 flash: США, Google, декабрь 2024, 2 млн токенов.

3. Claude 3.5 Sonnet: США, Anthropic, октябрь 2024, 200 тыс токенов.

4. Amazon Nova Pro: США, Amazon, декабрь 2024, 300 тыс токенов.

5. Llama 3.3 70B: США, Meta Platforms, декабрь 2024, 128 тыс токенов.

6. xAI Grok: США, xAI, ноябрь 2024, 8 тыс токенов.

7. Phi-3 Medium: США, Microsoft, апрель 2024, 128 тыс токенов.

8. Reka Flash: США, Reka AI, февраль 2024, 128 тыс токенов.

9. Command R+: Канада, Cohere, апрель 2024, 128 тыс токенов.

10. Mistral Large 2: Франция, Mistral AI, июль 2024, 128 тыс токенов.

11. Qwen 2.5: Китай, Alibaba, декабрь 2024, 131 тыс токенов.

12. DeepSeek V3: Китай, DeepSeek, декабрь 2024, 128 тыс токенов.

13. Jamba 1.5 Large: Израиль, AI21 Labs, август 2024, 256 тыс токенов.

14. YandexGPT 4: Россия, Яндекс, октябрь 2024 года, 32 тыс токенов.

15. GigaChat: Россия, Сбербанк, май 2024, 32 тыс токенов.

16. T-Pro: Россия, Т-банк, декабрь 2024, 8 тыс токенов.

Попробовал все, за исключением T-Pro. Мой рейтинг самых мощных по совокупности факторов: OpenAI o1, Claude 3.5 Sonnet, DeepSeek V3, Qwen 2.5 и Google Gemini 2 flash.

Примерно сопоставимы плюс-минус во втором эшелоне: Llama 3.3 70B, Amazon Nova Pro и Mistral Large 2. Все остальные в третьем эшелоне с учетом достаточно слабой модели от Илона Маска.

LLM от Google на протяжении всего 2024 были полным дерьмом, но относительный прогресс наступил только в сентябре с внедрением обновленной модели Gemini 1.5 pro и закрепление успеха в декабре с Gemini 2 flash.

Очень удивили китайцы (DeepSeek V3 и Qwen 2.5) – вполне тянут на открытие года и самый значимый прогресс. DeepSeek V3 уже точно сильнее GPT-4o, но уступает последней модификации GPT o1.

Конкуренция невероятная. Всего два года назад в это время была на рынке только одна модель GPT 3.5 и как все изменилось.

OpenAI пока вне конкуренции по совокупности факторов, но разрыв уже не такой значительный, как в 2023 (была целая пропасть) и даже, как в середине 2024.

В декабре 2024 вышло очень много обновлений LLM и даже изначально слабая и вечно отстающая Llama смогла сократить отставание с модификацией 3.3 70b, показывая неплохие результаты. В начале 2025 будет модификация 3.3 405b, которая закрепит успех. Также ожидается релиз полной версии Gemini 2, Open AI o3 и Claude 4.0.

Нет универсальной LLM, здесь скорее правильно говорить о комбинациях под конкретные задачи. Например, с текстом хорошо работает Claude 3.5 Sonnet, а с математическими вычислениями сейчас в лидерах OpenAI, DeepSeek и Google.

Удалось ли мне что-либо из представленных LLM внедрить в свои рабочие проекты? НЕТ! Не удалось.

Количество ошибок настолько критически высоко. Время и ресурсы, затраченные на коррекцию ошибок, перекрывают любую потенциальную выгоду. Ни одна из моделей не пригодна для научно-исследовательских проектов в данный момент.

Пока способны закрывать очень узкие локальных задачи в генерации кода и решении математических задач. Уже успех, но до автоматизации и полноценного внедрения очень далеко.

Однако, я верю в будущий успех (1, 2 и 3). Темпы развития ГИИ невероятны, так что впереди много интересного, как и циклы статей, посвященных прогрессу и проблемам во внедрении.

BY Spydell_finance


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/spydell_finance/6854

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

"The inflation fire was already hot and now with war-driven inflation added to the mix, it will grow even hotter, setting off a scramble by the world’s central banks to pull back their stimulus earlier than expected," Chris Rupkey, chief economist at FWDBONDS, wrote in an email. "A spike in inflation rates has preceded economic recessions historically and this time prices have soared to levels that once again pose a threat to growth." Telegram was co-founded by Pavel and Nikolai Durov, the brothers who had previously created VKontakte. VK is Russia’s equivalent of Facebook, a social network used for public and private messaging, audio and video sharing as well as online gaming. In January, SimpleWeb reported that VK was Russia’s fourth most-visited website, after Yandex, YouTube and Google’s Russian-language homepage. In 2016, Forbes’ Michael Solomon described Pavel Durov (pictured, below) as the “Mark Zuckerberg of Russia.” At this point, however, Durov had already been working on Telegram with his brother, and further planned a mobile-first social network with an explicit focus on anti-censorship. Later in April, he told TechCrunch that he had left Russia and had “no plans to go back,” saying that the nation was currently “incompatible with internet business at the moment.” He added later that he was looking for a country that matched his libertarian ideals to base his next startup. Ukrainian President Volodymyr Zelensky said in a video message on Tuesday that Ukrainian forces "destroy the invaders wherever we can." This provided opportunity to their linked entities to offload their shares at higher prices and make significant profits at the cost of unsuspecting retail investors.
from ua


Telegram Spydell_finance
FROM American