Summary

В видео обсуждается, как нейронные сети и языковые модели совершают революцию на рынке труда и улучшают предсказание текста, но также освещаются этические дилеммы и потенциальные угрозы, создаваемые ИИ.

• 00:00 🧠 : Нейронные сети меняют рынок труда, а языковые модели, такие как T9 и GPT-чат, улучшают предсказание текста на смартфонах.
  • Узнай о нейронных сетях и их влиянии на рынок труда, даже если ты не являешься экспертом в области технологий.
  • Языковые модели, такие как T9 и чат GPT, угадывают следующее слово, которое должно следовать за существующим текстом, при этом смартфоны используют более продвинутые технологии, чтобы учитывать контекст и выдавать более разумные предложения.
• 02:36 📈 Используя линейное уравнение, мы можем предсказать взаимосвязь между ростом и весом, а языковые модели генерируют текст, предсказывая следующее слово на основе предыдущих.
  • Чтобы предсказать зависимость вещей от других, мы можем использовать простое линейное уравнение, чтобы найти наилучшее описание зависимости между ростом и весом человека.
  • Текстовые языковые модели - это набор уравнений, которые используют слова в качестве входных данных и предсказывают следующее слово, при этом более крупные модели генерируют более качественный текст.
  • Сетка генерирует текст слово за словом, принимая во внимание предыдущее слово для создания связанного текста, при этом языковые модели предсказывают вероятности различных слов, которые могут следовать за текущим текстом.
  • Вероятность того, что следующее слово после "Барак" будет "Обама", не всегда равна 100%, так как его второе имя "Хуссейн" часто фигурирует в официальных документах.
  • Языковые модели могут обеспечить разнообразные и интересные ответы, позволяя варьировать выбор слов.
• 07:52 🤖 Архитектура Transformer произвела революцию в искусственном интеллекте, улучшив обработку и генерацию текста, в то время как нейронные сети распознавания изображений требуют для обучения маркированные фотографии.
  • Языковые модели, такие как GPT, обучаются предсказывать следующее слово в тексте и эволюционировали от функций автокоррекции T9 до более современных моделей, таких как GPT-5.
  • Изобретение трансформера произвело революцию в индустрии искусственного интеллекта, позволив обрабатывать различные типы данных и преодолеть застой прошлого.
  • Трансформаторная архитектура в нейронных сетях позволяет лучше обрабатывать и генерировать текст, сохраняя контекст и не забывая предыдущую информацию.
  • Чтобы обучить нейронную сеть распознавания изображений, каждая фотография должна быть помечена, чтобы различать разные объекты.
• 12:16 🧠 Исследователи обучили языковую модель GPT-2 с помощью 1,5 миллиарда параметров и 8 миллионов текстов ссылок из Reddit, чтобы добиться впечатляющих возможностей генерации текста.
  • Большие языковые модели можно обучать на любом наборе текстовых данных без их предварительной разметки, а модель GPT-2 подкачала по двум ключевым параметрам - набору обучающих данных и объему самой модели.
  • Исследователи скачали 8 миллионов текстов ссылок с Reddit, что эквивалентно 2800 страницам английского текста и занимает 5,5 мегабайт памяти компьютера.
  • Чтобы достичь эрудиции, подобной GPT-2, языковая модель должна не только иметь большое количество обучающих данных, но и быть достаточно сложной для их осмысления, ведь GPT-2 имеет 1,5 миллиарда параметров в своих уравнениях.
  • Нейронным сетям нужен только набор правил и параметров для выделения сути зависимости из текста, которые оцениваются один раз и хранятся в специальном файле, а новые куски текста подаются каждый раз для предсказания следующего слова.
  • Чем сложнее уравнения с большим количеством параметров для защиты модели внутренней сети, тем лучше она генерирует более связанные тексты, и GPT2 уже легко пишет эссе от имени подростка на серьезную тему.
  • Увеличение количества параметров требует простой модели мира для разрешения неоднозначности в тексте.
• 20:05 🧠 Нейронная сеть, обученная на большом наборе текстов, может правильно решать головоломки в 70% случаев, а GPT-3 может решать задачи за пределами своих обучающих данных с 90% точностью.
  • Нейронная сеть была обучена на большом случайном наборе текстов и теперь может правильно решать головоломки в 70% случаев.
  • Увеличение количества параметров в модели GPT2 приводит к резкому скачку в её способности решать сложные задачи, и OpenAI планирует продолжать увеличивать её размер.
  • GPT-3, выпущенный в 2020 году, имеет 175 миллиардов параметров и размер 700 Гб, способный извлекать информацию за пределами своих 420 Гб тренировочных данных.
  • GPT-3 теперь может решать задачи на основе текстов, которых не было в обучающем наборе данных, и превосходит многие специализированные модели, включая переводческие и математические.
  • Увеличение размера параметров нейронной сети приводит к появлению новых навыков, например, математических способностей, но продолжаются споры о том, происходит ли это благодаря запоминанию или настоящей магии.
  • GPT3 способен решать проблемы на уровне 90% точности, и его можно научить правильно мыслить, что делает его незаменимым инструментом для многих профессий.
• 27:43 🤖 Создание ИИ, согласованного с человеческими ценностями, затруднено из-за этических дилемм и ограничений языковых моделей, что оставляет исследователей перед проблемой обеспечения достаточной обратной связи с системами ИИ.
  • Увеличение размера языковых моделей не гарантирует точных ответов на запросы пользователей из-за необходимости дополнительных уточнений, которые часто предполагаются человеком.
  • Чтобы решить проблему климата, модели нужно объяснять, а люди должны научиться следовать инструкциям, основанным на их ожиданиях, но отсутствие способности предсказывать желания отчасти связано с ограничениями языковых моделей вроде GPT-3.
  • Создание искусственного интеллекта, согласованного с человеческими ценностями, - сложная задача из-за противоречия между точностью, полезностью и безвредностью.
  • Существует бесчисленное множество этических дилемм, на которые нет однозначного ответа, и даже три правила робототехники от Айзека Азимова не являются прямолинейными в применении к нейронным сетям, оставляя исследователей перед проблемой обеспечения достаточной обратной связи с системами ИИ.
• 31:44 💬 Удобный интерфейс чата GPT вызвал взрыв ажиотажа, привлек более 100 миллионов пользователей всего за два месяца и побудил Microsoft инвестировать 10 миллиардов долларов в ИИ.
  • GPT-35 - это нерастущая модель GPT3, обученная на обратной связи с группой людей с целью максимизации баллов их оценок, что и стало секретным соусом, обеспечившим ей успех.
  • Gpt. 35, первая нейросетевая модель, воспитанная обществом, была выпущена в 2022 году с дополнительным обучением на основе обратной связи, что привело к индивидуальным ответам, которые стали дико популярными.
  • Чат GPT, похоже, не имеет существенных технических отличий от предыдущих моделей, но он был обучен на дополнительном наборе данных и вводит некоторые дополнительные условия из-за своего диалогового формата.
  • Успех чата G5 объясняется его удобным интерфейсом, который обеспечил общедоступность и вызвал взрыв ажиотажа.
  • Удобный диалоговый интерфейс чата G5 привел к его рекордной популярности, собрав более 100 миллионов пользователей всего за два месяца и побудив Microsoft инвестировать 10 миллиардов долларов в ИИ.
  • Модель чата GPT была выпущена в ноябре 2022 года с удобным интерфейсом и открытым публичным доступом, что привело к огромной волне шумихи и сделало языковые модели самой важной вещью в современном мире, но возникают опасения по поводу поведения последней модели, GPT 4, и того, могут ли неростовые языковые модели действительно мыслить.
• 38:31 🤖 ИИ представляет потенциальную угрозу для человека.
  • На лекции будет обсуждаться потенциальная угроза искусственного интеллекта для человека.

Ключевые моменты

Технические возможности моделей искусственного интеллекта

• 💬 Языковые модели предсказывают вероятности различных слов, которые могут следовать за текущим текстом, а не просто предсказывают одно наиболее правильное слово.
• 🤖 Трансформаторы - это универсальный вычислительный механизм, который может помочь решить практически любую проблему, с удобством и масштабируемостью благодаря своим простым блок-модулям.
• 💻 Архитектура Transformer позволяет нейронным сетям обрабатывать текст весь сразу, что приводит к более впечатляющим результатам при генерации текста.
• 🤯 Чтобы догнать эрудицию GPT-2, требуется почти 40 лет без перерывов, что подчеркивает огромный объем обучающих данных и сложность, необходимые для успешной работы языковой модели.
• 🤔 Идея о том, что с увеличением размера модели у нее появляются новые свойства, удивительна и поднимает вопросы о потенциальных возможностях будущих моделей ИИ.
• 🤖 Рост числа параметров в GPT-2 привел к тому, что модель неожиданно самообучилась качественно новым навыкам, от написания длинных эссе до решения каверзных задач, требующих построения картины мира.
• 💻 Новая модель GPT-3 парадоксальным образом больше по размеру, чем 420 ГБ, на которых она обучалась, извлекая из текста информации на целых 700 ГБ больше, чем он, казалось бы, содержал.
• 💡 Способность GPT-3 решать проблемы на основе текстов, на которых он не обучался, впечатляет и потенциально может устранить необходимость в специализированных моделях для узких задач.

Влияние на общество и последствия моделей искусственного интеллекта

• 📈 Способность ChatGPT обрабатывать и анализировать 8 миллионов текстов ссылок из Reddit показывает потенциал ИИ в обработке больших объемов данных для исследовательских целей.
• 💡 Модели ИИ должны быть способны обучаться и выполнять инструкции, основанные на ожиданиях людей, чтобы лучше предсказывать их желания и решать сложные проблемы, такие как изменение климата.
• 🌎 Широкое обсуждение и волнение вокруг выхода модели ChatGPT подчеркивает растущий интерес и влияние нейросетевых моделей на общество.