Орги LMSYS арены видимо получили настолько много вопросов про GPT-4o-mini, что решили дать официальный комментарий

Последние дни 4o-mini действительно как-то уж слишком высоко. Организаторы уверяют, что у них все честно, прозрачно, открытый код, часть данных тоже открыты ну и прочее.

Сегодня вот даже специально опубликовали 1к кейсов с голосом за 4o-mini и выкатили демо, в котором можно пройтись КОНКРЕТНО по 4o-mini на разных языках и скиллах. Запарились, в общем, молодцы.

На самом деле, самих организаторов арены мало кто подозревает: дело не в них, а в модели. Просто OpenAI очень сильно затюнили ее под человеческие предпочтения (вероятно, на тех же данных с LMSYS), вот и результат. Конечно, корреляция между «угодой» юзеру и реальными способностями большая, но разница между этими понятиями все-таки есть 🌚

Никто:
Абсолютно никто:
OpenAI, которые нашпинговывают модели данными с LMSYS:

Статистику давно повторяли?

Давайте немного поломаем голову над кроссвордом для любителей статистики и математики, а заодно и проверим себя. Поехали!

По горизонтали:

1. Усатый друг любого аналитика.
3. Когда нормального распределения нет, но очень хочется, надо вспомнить О НЕМ.
4. Его статистический закон также известен как "20% усилий дают 80% результата".
5. Причинно-следственная связь на языке математики.
8. Он любил проверки гипотез и ирисы.
10. С этой теоремой неразрывно дружит формула полной вероятности.
11. Стандартное отклонение выборки - это квадратный корень из __.
12. Вероятность отклонения нулевой гипотезы, если альтернативная гипотеза верна.
14. Значения признака, повторяющиеся с наибольшей частотой.
15. В законе про случайные величины их три, а в концепции управления производством – шесть.

По вертикали:

2. И в ЦПТ, и в ЗБЧ случайные величины должны быть __.
6. Относительная величина сравнения сложных совокупностей и отдельных их единиц.
7. Какое распределение используется для оценки доверительного интервала математического ожидания нормально распределенной случайной величины с неизвестной дисперсией?
9. Металлодетектор выдал сигнал тревоги, сработав на пряжку ремня. Это пример ошибки _ рода.
13. Не путайте со средним.

Ну что, сколько разгадали?

Мы и сегодняшний кроссворд

Новая реклама Gemini вызвала недопонимание пользователей

В рекламе отец просит ИИ помочь его дочери написать искреннее письмо ее любимой спортсменке.

«В деталях опиши, как она вдохновляет мою дочь и как она ей восхищается»

Однако в соцсетях реклама не понравилась. «Что за бред, кому нужно фанатское письмо, написанное нейросетью?» – пишут пользователи.

Короче, неудачно вышло. Хотя, может быть, такой резонанс и был изначальной задумкой муркетологов?

Охохо, какую реликвию мы нашли

Лекции девятилетней давности «Как запустить стартап» в Стэнфорде. Ведет никто иной, как дядюшка Сэм Альтман. Кстати, на момент записи ему всего 30. Вот ссылка на плейлист.

Бизнес-молодость на спидах вам в понедельник

Кстати, есть тут те, кому интересны все детали оптимизации в глубоком обучении?

Если да, то вот эта статья "Understanding Optimization of Deep Learning" для вас. В одной из первых глав проводится обзор основных концептов глубокого обучения: нормализация, self-attention, активация, транформеры и тд.

Подробные выкладки есть в разделе про прямой и обратный ход, отдельное внимание уделено популярным оптимизаторам и разнице между ними. Также разбирается явная и неявная оптимизация.

В целом, можно подчерпнуть много всего о том, как заставить сеть работать лучше + повторить и заново понять теорию.

OpenAI в своем репертуаре

На этой неделе они пообещали раскатить «в альфу» голосовые функции (наконец-то, после трех месяцев ожиданий). Пользователи обрадовались и объявили почти что празднование, но….

Оказалось, что «в альфу» на языке OpenAI – это значит «очень ограниченному количеству альфа-пользователей GPT Plus».

Другими словами, доступ получат три землекопа, а смертные будут ждать еще «few weeks», что, опять же, с языка OpenAI может означать «до Нового Года».

Смотрите, какая залипательная картинка с эволюцией AI компьютинга. Ее показал Дженсен Хуанг в своем свежем интервью WIRED

Говорили на интервью (как это теперь заведено) про будущее ИИ. Дженсен высказал интересную мысль о том, что следующая волна ИИ — это физический ИИ, для реализации которого потребуются три компьютерные системы: ИИ, роботы и Omniverse (система Nvidia для построения метавселенной).

Хуанг говорит, что «индустрия компьюта в лице Nvidia к этому готова» (см. картинку) и «компания сможет снабжать мир необходимыми мощностями».