Алиса "не углядела"

[Alex Krylov]

Решил тут потестировать Алису в области "System Identification".
Вообще-то говоря, достаточно неплохо себя показала!!!

В процессе там была моя реплика по поводу метрик FIT и VAF, вот ответная реплика Алисы:

Мой встречный вопрос и ответ Алисы:

[Ghost_of_past]

(Оффтоп)

Alex Krylov в сообщении #1736568 писал(а):

Вобще-то говоря, достаточно неплохо себя показала!!!

Ну то есть показала себя хорошо не она, а какая-то китайская LLM, на что намекает иероглиф.

Тут как раз недавно была новость, что ее поймали на пересылки запросов GLM и Deepseek.

[Alex Krylov]

Ghost_of_past
Была новость о якобы развернутой Яндексом на своих вычислительных мощностях GLM (которая вроде как "с открытыми весами").

Я к сожалению не специалист в области ИИ/LLM и не могу ответить на следующие воникающие в связи с данной темой вопросы:

1) Насколько GLM архитектурно, с точки зрения заложенных принципов, прозрачна, документирована итд... Или "модель" (хоть и) "с открытыми весами" - это с точки зрения реверс-инжиниринга то же самое, что несколько Гб машиннных инструкций.
2) Насколько современные "модели" архитектурно стереотипны, похожи друг на друга
3) Где сосредоточены главные ноу-хау? В той части "архитектуры", что обучает "модель" (и видимо остается сокрытой у китайцев)?
Или собственно в модели? Или и там и там?

Собственно, мне интересно понять, насколько ЭТО может выступать в виде некоей отправной точки, фундамента для развития чего-то своего, наконец, для начальной тренировки своих сеток. Может ли это что-то дать специалистам Яндекса в плане собственного развития, выработки собственноого понимания. Или это принципиально "черный ящик" и тупиковый подход...

[Mihaylo]

П維чему нейро考ети дел思ют так
https://habr.com/ru/companies/selectel/ ... s/1044854/