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お前らがうんこちんちんしか言わないから…😢
OpenAIはAIの進化の頭打ちで戦略の転換を余儀なくされている、
高品質なデータ枯渇の問題が急激に顕在化2022年にリリースされて以来、
日進月歩の進化でAIユーザーを驚かせてきた
OpenAIのChatGPTですが、
モデルのトレーニングに必要な
高品質なデータの不足をはじめとするスケーリングの問題より、
進歩が鈍化しつつあることが報じられました。https://gigazine.net/news/20241113-ai-openai-gpt-improvements-slows/
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ゴミみたいなデータなら5chツイッター爆サイに
いっぱいあるよ😢 -
うんこちんちん
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大学で信頼性工学もやってないの、あんた
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もう学習し尽くしたのか？
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結局自分ではなんにも産み出せないんだよなあ
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チャットGPTは絶対わからないとは言わない
間違ってても何か答えを書く
自分が分からないことが分からない -
>>7
昔はそうだったけと今はデタラメな造語とか聞くと知らんって返すぞ -
>>7
Geminiはわかりませんって言うよ -
まだまだ法関係の事聞くと頓珍漢なこと言ってますわ
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データそのものは食いつくしてる訳だから、後はどれだけ効率の良い蒸留条件を見いだせるかではないかと。
ローカルLLM実行でも既に32GBのメインメモリ搭載PCであれば、普通に使えるレベルのクラスまで出てきたし。 -
ネタばらし
信頼性工学では8割りこえたあたりから、金がむちゃくちゃかかるようになって
天文学的コストにいく -
論文は相変わらず出てはいるが焼き直しのようなものが増えているそうだな
OpenAIなども目立った動きが少なくなってきたとか -
使うほど俺の場合だけデータをむちゃくちゃ吸われるので触りがたい
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なによりopenAIが収益化できてないからな
孫正義ざまぁw -
後はだらだら適当な機能小出しにして搾り取っていくだけだぞ
スマホみたいにどうでも良い機能をさも必須みたいに騒いで新バージョンを馬鹿相手に売るフェーズ -
AIはどれだけデータを食わせても、自らの思考で高品質なデータを生み出せないという致命的欠陥を抱えていると
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>>21
これは大規模言語系の話であって推論系のAIはまた違う
LLMがこうして頭打ちになると今度は逆に専門性を高めたSLMが主流になっていく可能性があるってだけ -
>>21
o3とかは今はそういうレベルじゃないこともたまにやるよ>研究者が投げたラフな定理のスケッチを分解 → 必要そうな補題５本を GPT 生成、うち３本を Lean4 で形式証明まで通過。１本は既存文献未収載だった。
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質問投げかけてるバカが多すぎ
仕事させろ -
>>22
信頼性が担保できませんので自分でやれって言うんだよ最近 -
せやろなあ
間違いだらけのソースで勉強してるんやもんなあ -
なんか知らんけど質問されてこっちが答えてばっかりになりつつある。
暇つぶしに使ってるからそういう仕様になっちゃったのかも。 -
プログラムのこと聞くとある程度までは正しいんだけどやはり間違えることおおい。
理由は自分で実行できるわけでもコンパイルしてチェックするわけでもないから。
AIが自分で実行できない限り限界はあるよ -
>>26
デバッグに付き合っているとストレスがたまる
「これでエラーがなくなるはずです」というけど前と変わらなかったり、ある箇所が
ようやく直ったと思ったら前に直したはずのところが元に戻ったりとか
利用できるところだけ利用するという感じか -
業務に活用しろというお達しが出てるので
定時に帰る方法を聞いても
仕事のムダをなくせとか同僚に仕事投げるとか
実現不可能なことしか答えてくれない -
>>27
なんか低能上司のレベルだな -
>>27
それ君等の仕事内容データ込みで全部ぶっ込んで教育しないと無理でしょ -
趣味とかで自分がちょっと詳しい分野だと
AIなんて出鱈目で全く役に立たんうんこチ●コメカわよ -
結局Open AIはネットオタクだしな
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日本ダービーも安田記念も予想外したわくそが
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>>35
なにそれ面白いw -
とりあえず知能は十分だろ。別に神を創造する必要はない。現状で大学教授位の知能はある。
たまにしれっと嘘つくから安心できないが。これからはエージェント機能強化で、仕事投げたら各々のAIが役割分担して全部やってくれる機能を伸ばすべし。
それが行き止まりになったら、AI同士で教育しあって成長させれば良い。
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