作者wsad50232 (GGYY)
看板Tech_Job
標題Re: [討論] OpenAI GPT o1模型
時間Tue Sep 17 12:46:33 2024
不就是語言模型+題庫
題庫1000題不夠，那就10000題
一萬題不夠，那就10萬題
看你人的腦袋能裝多少題庫 拼的過嗎？
但是對那些非一般性的
面向多的，沒有標準答案的
個別性強，特殊場合，網上找不到答案的
資料不足，不完善的
AI 就嗝了
某小氣公司 難得花了大錢 買了Licence
打算明年縮減一半的人力來完成更多的工作
只能說這些早就不碰技術的高層
異想天開 腦袋裝屎
AI 能解的問題 人工早就解了
人工不能解的 AI 也不能解
但是AI會唬爛很多行不通的答案
來浪費人工去驗證
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1F：推 sdbb : 有卦有推09/17 12:51
2F：→ bnn : 小氣公司砍掉底層人力正好最適合09/17 13:01
3F：推 alittleghost: 反而沒有標準的才是genai的強項09/17 14:02
4F：推 holebro : 哪間09/17 14:24
5F：噓 zxc0312 : 喔喔喔喔喔這麼會算喔 那幫我算一下怎麼從重劃台北09/17 15:17
6F：→ zxc0312 : 萬華區 總投資五年回收哦09/17 15:17
7F：推 tim82518 : 哪間09/17 16:21
8F：→ strlen : 其實這次o1似乎就是AI自己出題自我訓練了09/17 16:44
9F：推 abc0922001 : ChatGPT plus 一個月 20 美金而已09/17 17:04
※ 編輯: wsad50232 (118.166.194.68 臺灣), 09/17/2024 18:37:28
10F：→ chin7521 : 人工不能解的不就請再多人也沒有 09/17 20:10
11F：噓 aszx4510 : LLM都出來這麼久了怎麼還有人在講題庫 09/17 20:24
12F：推 rnoro : LLM都出來這麼久了，怎麼還有人搞不懂就是題庫。。 09/17 23:29
13F：推 rnoro : LLM就是超大接龍，哪來的什麼智慧，話術行銷是一回 09/17 23:32
14F：→ rnoro : 事，搞清楚他能做什麼做不到什麼很要緊，LLM可以搞 09/17 23:32
15F：→ rnoro : 一些從1到5的東西，從0到1就沒輒了。如果現在人搞不 09/17 23:33
16F：→ rnoro : 不出來但是機器搞得出來代表問題本質就是排列組合 09/17 23:34
17F：→ rnoro : 人搞不出來機器也搞不出來，那就得靠真功夫想些新 09/17 23:34
18F：→ rnoro : 東西了 09/17 23:34
19F：推 lemonsheep : 但0到1是基礎學科研究在做的 一般工程師甚至整個公 09/18 00:47
20F：→ lemonsheep : 司都是在做1到5的事啊 有哪位的code不是套既有演算 09/18 00:47
21F：→ lemonsheep : 法而是自己想出比既有演算法更好複雜度的寫法嗎？ 09/18 00:47
22F：噓 Izangel : 天氣預測/蛋白質結構預測/候選藥物預測是文字接龍嗎 09/18 00:57
23F：→ Izangel : ？笑死。 09/18 00:57
24F：噓 rnoro : 什麼時候LLM做天氣預測了。。。 09/18 03:21
25F：→ rnoro : 現在所謂的ai只是把問題想辦法塞進目前可以訓練的 09/18 03:22
26F：→ rnoro : 框架，其本質是統計，哪來什麼扯淡智慧，統計沒什麼 09/18 03:23
27F：→ rnoro : 不好，只是要搞清楚哪些是話術哪些是搞得出來的東西 09/18 03:23
28F：→ rnoro : 現在動不動就恐嚇人什麼agi，嚇唬誰呢 09/18 03:23
29F：→ strlen : 還在統計...看來是個完全不懂alexnet的朋友呢 09/18 08:44
30F：推 Csongs : 小氣的小公司嗎 09/18 08:48
31F：→ john65240 : 真的，看不懂的只能說你還不懂AI是什麼 09/18 08:49
32F：噓 whatzup1124 : 還在題庫哦 機率是什麼你們懂嗎 09/18 11:02
33F：→ whatzup1124 : 分類問題你們懂嗎 09/18 11:02
34F：噓 Coslate : 唸書好嗎 generative model了解一下 看不懂英文就算 09/18 11:22
35F：→ Coslate : 了 你就這樣吧 09/18 11:22
36F：噓 aabaabaabaab: 還在接龍真的超級可悲 09/18 12:29
37F：→ ma721 : 自主學習啊 alphago. ,但玩法（演算法）要告知 09/18 15:34
38F：推 wtl : 所以小氣公司真的可以用AI來縮減一半的人力? 09/18 17:06
39F：推 jamesho8743 : LLM說是統計也沒錯啦 畢竟維基上開頭LLM解釋就有st 09/18 18:45
40F：→ jamesho8743 : atistical relationship這個字 但AI智慧的來源應該 09/18 18:45
41F：→ jamesho8743 : 還是back propagation 找最優解時收斂得比人類快吧 09/18 18:45
42F：推 jamesho8743 : 但LLM也不只有1-5這樣 它是大於它的訓練集的 就像A 09/18 19:23
43F：→ jamesho8743 : lphago一開始的版本也是用人類棋譜訓練的還不是勝 09/18 19:23
44F：→ jamesho8743 : 過人類 AI的核心就是用大量的資料去倒推出最佳化的 09/18 19:23
45F：→ jamesho8743 : 參數它能回答的遠超過訓練集 是可能比人類還要更強 09/18 19:23
46F：→ jamesho8743 : 看看o1還能推導 數學程度應比一般的數學系學生還 09/18 19:23
47F：→ jamesho8743 : 強吧 不只題庫想太多 09/18 19:23
48F：噓 rnoro : 搞了半天還不懂現在所謂的ai就是statistical 09/18 23:03
49F：→ rnoro : learning才是真正可悲。動不動就比誰讀多讀少 09/18 23:03
50F：→ rnoro : 可憐啊。。。現在什麼learning都一樣，最最核心 09/18 23:04
51F：→ rnoro : 都是一樣的套路，LLM不叫接龍，那什麼叫接龍。。。 09/18 23:05
52F：→ rnoro : 如果現在的AI可以證明我們都不會的問題，例如6題 09/18 23:06
53F：→ rnoro : 百萬難題，那才算個事，要不然本質就是排列組合。。 09/18 23:07
54F：→ rnoro : 回到教育，如果我們老是對標ai又做對了幾題然後感 09/18 23:08
55F：→ rnoro : 到絕望，那出問題的是我們的教育，我們到底了學了 09/18 23:08
56F：→ rnoro : 什麼，是要成為小鎮做題家還是要成為創造0到1的人 09/18 23:09
57F：→ rnoro : 這個問題沒有答案，但如果整天只用答題來對比自己 09/18 23:09
58F：→ rnoro : 跟目前ai的距離，那就如人追車，本來就沒有意義 09/18 23:09
59F：→ rnoro : 嗆別人分類和機率才是真正可悲，你懂你給咱們開開 09/18 23:11
60F：→ rnoro : 眼界，給咱們講講機率的本質，貝葉斯學派和頻率學派 09/18 23:12
61F：→ rnoro : 給我們科普科普，要不要順便測度論也來一下， 09/18 23:12
62F：→ rnoro : 對了，也教教我們Wiener integral吧 09/18 23:14
63F：→ rnoro : 講個題庫就激動成這樣，現在的ai也刷題刷題庫 09/18 23:15
64F：→ rnoro : 不刷題庫的不就你剛好知道loss function怎麼寫 09/18 23:15
65F：→ rnoro : 有什麼好大小聲的，說來說去就是原po說的： 09/18 23:15
66F：→ rnoro : AI 能解的問題 人工早就解了 09/18 23:15
67F：→ rnoro : 人工不能解的 AI 也不能解 09/18 23:16
68F：→ rnoro : 我們把標準降低，ai確實是一個稱手的好工具 09/18 23:17
69F：→ rnoro : 但把標準放回大家最初的念想agi，那我們確實還有 09/18 23:17
70F：→ rnoro : 很多需要努力，現在的ai，LLM都是時代的標記，沒 09/18 23:18
71F：→ rnoro : 什麼好大小聲的 09/18 23:18
72F：推 Izangel : 最愛大小聲的人不知道是誰，說不是文字接龍氣成這樣 09/19 00:49
73F：→ Izangel : 。笑死。 09/19 00:49
74F：→ strlen : 要這樣定義 現在世界哪一門學科不是統計學 笑死 09/19 00:55
75F：→ strlen : 簡化太多了吧 大哥 頭腦簡單也只能這樣簡化了 09/19 00:55
76F：→ strlen : 阿醫學不也統計學 沒什麼嘛 社會學不也統計學 沒啥 09/19 00:56
77F：→ strlen : 另外人工不能解但AI解得了的早就有了 那個叫AlphaGo 09/19 00:58
78F：→ strlen : 你人類去下贏電腦嘛 09/19 00:59
79F：→ strlen : 還在那邊人工不能解的 AI早也不能解 真的以管窺天 09/19 00:59
80F：→ aszx4510 : 真的不曉得在大聲甚麼 指出原PO一個明顯的錯誤而已 09/19 01:29
81F：→ aszx4510 : 旁觀者就氣成這樣喔? 要反駁也講點有道理的東西出來 09/19 01:30
82F：→ strlen : 這篇就沒有一個字是正確的 通篇胡說八道嘛 09/19 02:53
83F：→ strlen : 還在那邊AI只能解人類解過的 去看看erath 2好嗎 09/19 02:54
84F：→ strlen : AI就是利用巨量算力去模擬 暴力解那些人類解不了的 09/19 02:54
85F：→ strlen : 人類解不了 沒正確答案 預測類的東西 就是要用試錯 09/19 02:55
86F：→ strlen : 法 巨量算力就是拿來試錯用的齁 09/19 02:55
87F：→ strlen : 現在普遍認知是 還解不了的 那是因為算力不夠 懂嗎 09/19 02:56
88F：推 ejnfu : 為啥你講話一堆支語，好像在看一畝 XD 09/19 06:27
89F：推 jack529 : LLM就是題庫啊XD 他根本不能算機器語言模型 09/19 07:41
90F：推 jamesho8743 : 有人還不清楚AI是訓練出一個權重 所以它能處理的範 09/19 12:52
91F：→ jamesho8743 : 圍幾乎是無限的 也就是你可以給它任意一個input只 09/19 12:52
92F：→ jamesho8743 : 是正確率多少罷了 就算是個接龍遊戲AI最後也是比人 09/19 12:52
93F：→ jamesho8743 : 類強 在遇到沒見過的題目 AI答對的機率比人類高所 09/19 12:52
94F：→ jamesho8743 : 以也沒有什麼人工不能解的問題AI也不能解 去想想Al 09/19 12:52
95F：→ jamesho8743 : phago的例子 09/19 12:52
96F：推 jamesho8743 : 舉車牌辨識為例 你拿幾千幾萬個車牌訓練它 跟人類 09/19 13:18
97F：→ jamesho8743 : 一樣 它就能去辨認所有的車牌 下雨天的 光線不好的 09/19 13:18
98F：→ jamesho8743 : 弄髒的車牌 正確率還比人高 為什麼? 因為它掌握的 09/19 13:18
99F：→ jamesho8743 : 核心認知 比人更貼近事實 它的函數推導出來的更為 09/19 13:18
100F：→ jamesho8743 : 精確誤差更小 09/19 13:18
101F：推 jamesho8743 : LLM都有個M了還不是模型? 所有的AI都是大題庫訓練 09/19 13:51
102F：→ jamesho8743 : 出來的模型 09/19 13:51
103F：噓 Sfly : AI主要是用來節省人力物力 09/19 20:25
104F：推 hank55663 : 會拿alphago來比生成式ai就知道真的是完全不懂xD 09/20 01:26
105F：→ strlen : 有人連中文都看不懂那算什麼？不曉得這邊哪個人哪一 09/20 01:39
106F：→ strlen : 句有把AlphaGO跟生成式AI比耶？ 09/20 01:40
107F：推 Prado4840 : 當前的AI 死穴在於歷史模型永遠無法預測未來、人腦 09/20 20:30
108F：→ Prado4840 : 可以用數理模型和想像力給出更合理判斷 09/20 20:30