TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #61 · 1.07

Посмотрел дебаты Панчина и Редько, где первый топил за вакцинацию, а второй — против конкретно вакцинации от ковида в текущий момент. Панчина я знаю давно (не лично, хотя видел его пару раз), и он говорит непротиворечивые вещи, которые согласуются с моими собственными наблюдениями за тем, как устроен мир. При этом его оппонент держался не слишком уверенно, не обладал стройной речью, говорил сбивчиво и путался, использовал терминологию в стиле «Вы всё врёте» и упомянул, что смотрит Соловьева. Ну и оговорка (?) про «лохокост» тоже очень резанула уши. Для меня исход дебатов очевиден: победа Панчина с большим отрывом Точнее даже фактически дебаты толком не состоялись, потому что хорошей дискуссии я не увидел. Но, если посмотреть объективно, то оппоненты говорили о вещах, в которых я не разбираюсь, и истинность/ложность многих посылов гарантированно подтвердить не могу. То есть чисто гипотетически возможно, что это не тёмный Редько нёс ерунду, а на самом деле языкастый Панчин заговорил всем зубы. Потом я подумал, а существует ли способ, не обучая меня 20 лет на врача, относительно надежно дать мне возможность разобраться, где тут правда? И, пожалуй, ответ нет. Более того — даже обучая, всё равно нет. А проблема тут в том, что люди отрицают даже вполне объективные вещи, если только их нельзя строго научно обосновать. Если можно -- тоже отрицают, но с такими людьми можно ни в какие дебаты не вступать. А вот если не было проведено исследование о том, что вода мокрая, то спуск по дереву абстракции до этого аргумента всё равно не позволит надёжно свой постулат подтвердить и оппоненту и слушателям. А есть исследование, что вода мокрая? Можно ли доверять этому исследованию? А мне знакомый гидролог сказал, что не мокрая. И у моего друга не мокрая. И вообще, вы же понимаете, лёд это тоже вода, а он не совсем мокрый. Я это на своей сфере остро чувствую. В чатах разработчиков, допустим, теоретически все являются компетентными специалистами, а по факту всё равно всерьёз возникают заявления о том, что, например, система типов в JavaScript -- логичная и предсказуемая, что абстрактные классы не нужны, что не обязательно ставить пробелы вокруг операторов, что отсутствие array-helper'ов в Go это благо и так далее. Впрочем, в комментариях под дебатами на ютубе справедливо раскритиковали, что ведущей следовало сделать хотя бы минимальный факт-чекинг по результатам. А то дебатирующие просто обвиняли друг друга во лжи, и в общем случае произвольному слушателю надёжно понять, кто из них прав, было нельзя. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #sft

当前筛选 #sft清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8851 · 24.10.2025 г., 22:00

🧠 Карпаты показал, как добавить новую функцию в мини-LLM nanochat d32, сравнив её «мозг» с мозгом пчелы. Он обучил модель считать, сколько раз буква r встречается в слове strawberry, и использовал этот пример, чтобы показать, как можно наделять маленькие языковые модели новыми навыками через синтетические задачи. Сначала генерируются диалоги: «Сколько букв r в слове strawberry?» и правильные ответы. После этого модель проходит дообучение (SFT) или обучение с подкреплением (RL), чтобы закрепить навык. Карпаты объясняет, что для маленьких моделей важно продумывать всё до мелочей, как разнообразить запросы, как устроена токенизация и даже где ставить пробелы. Он показывает, что рассуждения лучше разбивать на несколько шагов, тогда модель легче понимает задачу. Nanochat решает задачу двумя способами: — логически, рассуждая пошагово; — через встроенный Python-интерпретатор, выполняя вычисления прямо внутри чата. Идея в том, что даже крошечные LLM можно «научить думать», если правильно подготовить примеры и синтетические данные. 📘 Разбор: github.com/karpathy/nanochat/discussions/164 @ai_machinelearning_big_data #AI#Karpathy#Nanochat#LLM#SFT#RL#MachineLearning#OpenSource