Telegram Group & Telegram Channel
И это был пост-подводка к текущему посту. Вчера Francois Chollet пришел на интервью к Dwarkesh, где обсуждали несколько вещей:
1) запуск соревнования на $1M на решение ARC
2) проблемы теории гостя, проблемы замера и некоторых тезисов.

Первое якобы должно подстегнуть развитие области, но при этом решения, за которые можно получить приз, принимаются только в закрытом виде, то есть без доступа к интернету, и с ограничением по рерсурсам. Никаких фронтир-моделей тестировать не будут 🤷‍♂️ для них есть открытый публичный бенчмарк, надеюсь, Claude 4 и GPT-4.5/5 померяют хотя бы на нём.

А вот про второе интереснее. Francois говорит, что есть два типа reasoning (рассуждений? какой тут уместный перевод):

Первый: У вас есть заготовленный набор шаблонов—паттернов—мини-программ, и для решения новой проблемы вы находите, какой из них вам нужно применить. Затем берёте, подставляете новые значения, считаете и получаете результат.

Но в терминологии Francois это «запоминание», а не обобщение, ибо вы не сделали новую программу (в широком смысле, не реальная компьютерная программа) на лету, вы использовали существующую. И если в мире что-то новое произойдет, то этот подход работать не будет.

Второй: когда вы встречаете новую проблему и у вас нет в памяти правильных шаблона—паттерна—мини-программы, то вы на лету их синтезируете. Да, могут потребоваться какие-то примеры, но человек очень эффективен с точки зрения данных: зачастую из 2-3-4 примеров получается придумать решение (для простых задач, понятно, что не для самых сложных — нельзя разобраться в теории множеств по одной формуле).

Как вы видите, описанный выше бенчмарк как раз целится в разрешение замера reasoning по второму определению. Но у меня к нему КУЧА вопросов. Самый главный — синтез ведь происходит не с нуля, а из каких-то базовых блоков? а где тогда граница между первым и вторым — что если я все блоки достаю из памяти? а если я их переупорядочиваю так, как никогда до этого не видел? Влияет ли длина цепочки шаблонов на оценку (можно ли назвать синтезом, например, комбинацию умножения и сложения, двух очень простых операций?)?

Francois согласен, что LLM справляются с первым типом: они выучивают паттерны, они их применяют. Не ясно правда, почему они не способны на второй, хотя бы с архитектурными изменениями (добавление рекуррентности вглубь). Жаль, этого и предыдущих вопросов на интервью не прозвучало(

А третий вопрос, который прозвучал, но который дважды был проигнорирован — это привести пример ежедневных задач в работе, которые требуют второго типа reasoning. Chollet говорит, что мы с этим сталкиваемся каждый день, и на вопрос «в какой день босс поймет, что удалённый сотрудник — это прокачанная LLM?» он ответил «в первый!»...но так и не смог сказать, как именно. И это безумно странно — он над концепцией думает не меньше 5 лет, и у него нет ответа даже на такой вопрос? Раз мы ежедневно пользуемся вторым типом — ну наверное и примеров тьма должна быть? бери и приводи 😏
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



group-telegram.com/seeallochnaya/1526
Create:
Last Update:

И это был пост-подводка к текущему посту. Вчера Francois Chollet пришел на интервью к Dwarkesh, где обсуждали несколько вещей:
1) запуск соревнования на $1M на решение ARC
2) проблемы теории гостя, проблемы замера и некоторых тезисов.

Первое якобы должно подстегнуть развитие области, но при этом решения, за которые можно получить приз, принимаются только в закрытом виде, то есть без доступа к интернету, и с ограничением по рерсурсам. Никаких фронтир-моделей тестировать не будут 🤷‍♂️ для них есть открытый публичный бенчмарк, надеюсь, Claude 4 и GPT-4.5/5 померяют хотя бы на нём.

А вот про второе интереснее. Francois говорит, что есть два типа reasoning (рассуждений? какой тут уместный перевод):

Первый: У вас есть заготовленный набор шаблонов—паттернов—мини-программ, и для решения новой проблемы вы находите, какой из них вам нужно применить. Затем берёте, подставляете новые значения, считаете и получаете результат.

Но в терминологии Francois это «запоминание», а не обобщение, ибо вы не сделали новую программу (в широком смысле, не реальная компьютерная программа) на лету, вы использовали существующую. И если в мире что-то новое произойдет, то этот подход работать не будет.

Второй: когда вы встречаете новую проблему и у вас нет в памяти правильных шаблона—паттерна—мини-программы, то вы на лету их синтезируете. Да, могут потребоваться какие-то примеры, но человек очень эффективен с точки зрения данных: зачастую из 2-3-4 примеров получается придумать решение (для простых задач, понятно, что не для самых сложных — нельзя разобраться в теории множеств по одной формуле).

Как вы видите, описанный выше бенчмарк как раз целится в разрешение замера reasoning по второму определению. Но у меня к нему КУЧА вопросов. Самый главный — синтез ведь происходит не с нуля, а из каких-то базовых блоков? а где тогда граница между первым и вторым — что если я все блоки достаю из памяти? а если я их переупорядочиваю так, как никогда до этого не видел? Влияет ли длина цепочки шаблонов на оценку (можно ли назвать синтезом, например, комбинацию умножения и сложения, двух очень простых операций?)?

Francois согласен, что LLM справляются с первым типом: они выучивают паттерны, они их применяют. Не ясно правда, почему они не способны на второй, хотя бы с архитектурными изменениями (добавление рекуррентности вглубь). Жаль, этого и предыдущих вопросов на интервью не прозвучало(

А третий вопрос, который прозвучал, но который дважды был проигнорирован — это привести пример ежедневных задач в работе, которые требуют второго типа reasoning. Chollet говорит, что мы с этим сталкиваемся каждый день, и на вопрос «в какой день босс поймет, что удалённый сотрудник — это прокачанная LLM?» он ответил «в первый!»...но так и не смог сказать, как именно. И это безумно странно — он над концепцией думает не меньше 5 лет, и у него нет ответа даже на такой вопрос? Раз мы ежедневно пользуемся вторым типом — ну наверное и примеров тьма должна быть? бери и приводи 😏

BY Сиолошная




Share with your friend now:
group-telegram.com/seeallochnaya/1526

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

These entities are reportedly operating nine Telegram channels with more than five million subscribers to whom they were making recommendations on selected listed scrips. Such recommendations induced the investors to deal in the said scrips, thereby creating artificial volume and price rise. Investors took profits on Friday while they could ahead of the weekend, explained Tom Essaye, founder of Sevens Report Research. Saturday and Sunday could easily bring unfortunate news on the war front—and traders would rather be able to sell any recent winnings at Friday’s earlier prices than wait for a potentially lower price at Monday’s open. As the war in Ukraine rages, the messaging app Telegram has emerged as the go-to place for unfiltered live war updates for both Ukrainian refugees and increasingly isolated Russians alike. In view of this, the regulator has cautioned investors not to rely on such investment tips / advice received through social media platforms. It has also said investors should exercise utmost caution while taking investment decisions while dealing in the securities market.
from ye


Telegram Сиолошная
FROM American