GONZO_ML Telegram 3175
Попытался прикинуть в режиме блиц, что такого важного и интересного произошло в AI в этом году. Ниже результат примерно десятиминутного размышления, что быстро всплыло из памяти. Плюс ещё полчаса-час на то, чтобы это раскрыть. Наверняка что-то важное забыл и если бы я потратил больше test time compute, наверное, результат был бы точнее, но в таком режиме тоже интересно.

Итак, мой список, не то чтобы по важности, просто по порядку вспоминания.

1. Test-time compute

Примерно с o1 (https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/) открылась эра test-time compute, появилось новое измерение, по которому можно скейлить модели.

Ну как появилось, в принципе его следы и раньше можно найти. Те же варианты прогнать CNN на нескольких аугментациях и усреднить результат, или там Tailoring (https://www.tgoop.com/gonzo_ML/392), оно тоже сюда. Но сейчас прям sputnik moment, особенно с o3 (https://www.tgoop.com/gonzo_ML/3104). Есть и у других игроков что-то из этой серии, Gemini 2.0 Flash Thinking Mode (https://ai.google.dev/gemini-api/docs/thinking-mode) или QwQ (https://qwenlm.github.io/blog/qwq-32b-preview/).

Следующий год будет сильно про это.

2. SSM идут в массы.

За год появилось много новых SSM и SSM-Transformer гибридов (https://www.tgoop.com/gonzo_ML/2919), и история продолжает развиваться. Из свежего, например, Bamba (https://huggingface.co/blog/bamba) или Falcon3-Mamba (https://huggingface.co/blog/falcon3).

3. Реальная конкуренция в мире LLM

Если год-два назад была примерно одна лучшая LLM -- от OpenAI, то теперь есть как минимум три топовых коммерческих: от Anthropic, OpenAI, Google, и несколько хороших открытых: Llama, Gemma, Qwen, да и ещё что-то наверное можно добавить. В повседневных делах у меня моделью #1 стал Claude 3.5 Sonnet, он вытеснил модели OpenAI как точку входа.

4. LLM теперь мультимодальные

Большинство топовых LLM уже вовсю мультимодальные, принимают на вход не только текст, но и звук с картинками. GPT, Gemini, Claude, Llama, ... все умеют что-то кроме текста. Тихо и без революций это просто стало реальностью.

5. LLM для написания кода стали реально полезны

Генерация кода за последний год очень прокачалась, с помощью моделей можно написать код гораздо быстрее. Я активно пользуюсь этим для генерации разного типового кода, например, для визуализации или обработки данных, это экономит мне кучу времени. Ради эксперимента также написал Flutter приложение с питоновским бэкендом за выходные, флаттера я перед этим не знал вообще. Без Claude/Copilot/Gemini хз сколько бы я это делал, точно не выходные.

Неидеально, в некоторых случаях не срабатывает, как мне нужно, но во многих срабатывает. После VSCode + Copilot или Colab со встроенным Gemini работать в Kaggle ноутбуке без этого вообще уныло, как без руки, начинаешь остро чувствовать потерянное время.

В 2017-м написал статью в Форбс про то, что "программисты в опасносте" (https://www.forbes.ru/tehnologii/341535-mashiny-vmesto-inzhenerov-pochemu-iskusstvennyy-intellekt-doberetsya-i-do), ну вот мы приближаемся.

С другой стороны прямо сейчас происходит большое разделение. Кто умел программировать, становится в разы и на порядки продуктивнее, а кто не умел -- имеет шансы и не стать вообще. "Богатые богатеют".

6. Генерация видео на подходе

Sora очень долго ехала от анонса до доступности, но зато за это время появилось сколько-то альтернативных наработок. Если в момент анонса OpenAI был примерно одним и единственным лидером, то сейчас уже это не так и мир многополярен.

7. Нобели за нейросети

Приятно.

Кроме того, нейросети уже вовсю меняют науку. Не то, чтобы это только в последний год происходило, но, кажется, количество понемногу переходит в качество.

8. Открытые модели рулят

Мне всегда казалось, что опенсорс примерно года на полтора отстаёт от коммерческих LLM, ну и в принципе, наверное, оно где-то так и есть, если смотреть на доступные способности там и там. Но всё равно, всё то, что появилось в опенсорсе (или просто в опен) продолжает удивлять -- новые ламы, джеммы и прочее разное намного лучше, чем всё что было ранее.

9. World models
1👍33🔥159🥰2



tgoop.com/gonzo_ML/3175
Create:
Last Update:

Попытался прикинуть в режиме блиц, что такого важного и интересного произошло в AI в этом году. Ниже результат примерно десятиминутного размышления, что быстро всплыло из памяти. Плюс ещё полчаса-час на то, чтобы это раскрыть. Наверняка что-то важное забыл и если бы я потратил больше test time compute, наверное, результат был бы точнее, но в таком режиме тоже интересно.

Итак, мой список, не то чтобы по важности, просто по порядку вспоминания.

1. Test-time compute

Примерно с o1 (https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/) открылась эра test-time compute, появилось новое измерение, по которому можно скейлить модели.

Ну как появилось, в принципе его следы и раньше можно найти. Те же варианты прогнать CNN на нескольких аугментациях и усреднить результат, или там Tailoring (https://www.tgoop.com/gonzo_ML/392), оно тоже сюда. Но сейчас прям sputnik moment, особенно с o3 (https://www.tgoop.com/gonzo_ML/3104). Есть и у других игроков что-то из этой серии, Gemini 2.0 Flash Thinking Mode (https://ai.google.dev/gemini-api/docs/thinking-mode) или QwQ (https://qwenlm.github.io/blog/qwq-32b-preview/).

Следующий год будет сильно про это.

2. SSM идут в массы.

За год появилось много новых SSM и SSM-Transformer гибридов (https://www.tgoop.com/gonzo_ML/2919), и история продолжает развиваться. Из свежего, например, Bamba (https://huggingface.co/blog/bamba) или Falcon3-Mamba (https://huggingface.co/blog/falcon3).

3. Реальная конкуренция в мире LLM

Если год-два назад была примерно одна лучшая LLM -- от OpenAI, то теперь есть как минимум три топовых коммерческих: от Anthropic, OpenAI, Google, и несколько хороших открытых: Llama, Gemma, Qwen, да и ещё что-то наверное можно добавить. В повседневных делах у меня моделью #1 стал Claude 3.5 Sonnet, он вытеснил модели OpenAI как точку входа.

4. LLM теперь мультимодальные

Большинство топовых LLM уже вовсю мультимодальные, принимают на вход не только текст, но и звук с картинками. GPT, Gemini, Claude, Llama, ... все умеют что-то кроме текста. Тихо и без революций это просто стало реальностью.

5. LLM для написания кода стали реально полезны

Генерация кода за последний год очень прокачалась, с помощью моделей можно написать код гораздо быстрее. Я активно пользуюсь этим для генерации разного типового кода, например, для визуализации или обработки данных, это экономит мне кучу времени. Ради эксперимента также написал Flutter приложение с питоновским бэкендом за выходные, флаттера я перед этим не знал вообще. Без Claude/Copilot/Gemini хз сколько бы я это делал, точно не выходные.

Неидеально, в некоторых случаях не срабатывает, как мне нужно, но во многих срабатывает. После VSCode + Copilot или Colab со встроенным Gemini работать в Kaggle ноутбуке без этого вообще уныло, как без руки, начинаешь остро чувствовать потерянное время.

В 2017-м написал статью в Форбс про то, что "программисты в опасносте" (https://www.forbes.ru/tehnologii/341535-mashiny-vmesto-inzhenerov-pochemu-iskusstvennyy-intellekt-doberetsya-i-do), ну вот мы приближаемся.

С другой стороны прямо сейчас происходит большое разделение. Кто умел программировать, становится в разы и на порядки продуктивнее, а кто не умел -- имеет шансы и не стать вообще. "Богатые богатеют".

6. Генерация видео на подходе

Sora очень долго ехала от анонса до доступности, но зато за это время появилось сколько-то альтернативных наработок. Если в момент анонса OpenAI был примерно одним и единственным лидером, то сейчас уже это не так и мир многополярен.

7. Нобели за нейросети

Приятно.

Кроме того, нейросети уже вовсю меняют науку. Не то, чтобы это только в последний год происходило, но, кажется, количество понемногу переходит в качество.

8. Открытые модели рулят

Мне всегда казалось, что опенсорс примерно года на полтора отстаёт от коммерческих LLM, ну и в принципе, наверное, оно где-то так и есть, если смотреть на доступные способности там и там. Но всё равно, всё то, что появилось в опенсорсе (или просто в опен) продолжает удивлять -- новые ламы, джеммы и прочее разное намного лучше, чем всё что было ранее.

9. World models

BY gonzo-обзоры ML статей


Share with your friend now:
tgoop.com/gonzo_ML/3175

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

2How to set up a Telegram channel? (A step-by-step tutorial) Earlier, crypto enthusiasts had created a self-described “meme app” dubbed “gm” app wherein users would greet each other with “gm” or “good morning” messages. However, in September 2021, the gm app was down after a hacker reportedly gained access to the user data. A vandalised bank during the 2019 protest. File photo: May James/HKFP. Step-by-step tutorial on desktop: Over 33,000 people sent out over 1,000 doxxing messages in the group. Although the administrators tried to delete all of the messages, the posting speed was far too much for them to keep up.
from us


Telegram gonzo-обзоры ML статей
FROM American