Один из самых удобных способов записать данные это использование готовых форматов, такие как JSON или YAML.
Из плюсов такого подхода стоит отметить вот что:
🔸 готовый, повсеместно используемый и поддерживаемый формат
🔸 простой и понятный файл, удобочитаемый для человека
🔸 можно легко редактировать в любом текстовом редакторе без специальных программ и библиотек
Но есть и минусы
🔹 затраты времени при записи файла (кодирование данных в нужный формат строки)
🔹 затраты времени при чтении файла (декодирование данных в Python объекты)
🔹 размер файла увеличивается из-за разметки данных (скобки, запятые, переносы, отступы...)
🔹 перед записью все данные должны быть помещены в память в полном объёме (не всегда)
🔹 при чтении необходимо считать весь файл в память и только потом декодировать данные
Если нужно писать немного данных в несколько файлов, то затраты по времени не ощутимы. Обычно это файлы конфига или какие-либо метаданные. Это отличный вариант под такие задачи.
Есть и другой поход к записи файлов - это бинарные файлы. Используется, когда данных достаточно много и никто их не собирается читать глазками😳.
🔸 очень быстрая запись
🔸 чтение значительно быстрей чем JSON, YAML итд
🔸 размер файла значительно меньше, так как нет разметки
🔸 можно записывать данные по мере поступления не загружая всё в память
🔸 можно извлечь любую часть данных независимо
Из минусов
🔹 нужно определить свой формат записи данных (если не используете готовую спецификацию определённого формата)
🔹 не получится открыть файл и визуально понять что там записано, а для чтения файла потребуется знать его спецификацию.
🔹 не так-то просто создать такой файл без специальной библиотеки
В таком виде удобно записывать большой массив любых однородных данных. Например, мониторинг валютной биржи или кэшированная анимация 3D геометрии.
(Это не означает что нельзя записать данные разного типа, просто это будет не так удобно)
Представьте себе JPG-картинку. По сути это немного мета-информации и большой массив пикселей. Тоже самое со звуком или видео файлом. Поэтому, если вы попробуете открыть картинку в текстовом редакторе вы увидите что-то вроде такого
f15d cd29 a564 4578 ...
09e2 9bc4 a696 1253 ...
84e9 4de1 3b23 c24a ...
2534 5161 28e0 709d ...
...
Это и есть записанные байтики. И для их чтения требуется определённый софт который знает что с ними делать. Под каждый тип файла.
К чему это я? Читайте в следующем посте...
#tricks#basic
⚡️ OpenAI o3-mini — ya está disponible gratis en ChatGPT
OpenAI ha lanzado al público general su modelo o3-mini, anunciado a finales del año pasado.
Características clave:
🔜El modelo se presenta en dos versiones: o3-mini, con un rendimiento similar al de o1 pero a menor costo, y o3-mini-high, que supera a todos los modelos actuales de OpenAI.
🔜Puedes probar o3-mini de forma gratuita. Con la suscripción Plus tienes acceso a 150 solicitudes al día, y con la suscripción Pro, acceso ilimitado tanto a o3-mini como a o3-mini-high.
🔜o3-mini resuelve entre el 92% y el 93% de las tareas de entrevistas para el puesto de ingeniero investigador en OpenAI, mientras que o1 alcanza un máximo del 83% ⤴️
🔜 o3-mini es más rápida que los modelos anteriores, especialmente en programación. Además, genera menos alucinaciones al hablar sobre personas y se comunica mucho mejor en otros idiomas además del inglés.
🔜 El modelo es más seguro, menos sesgado y está mejor protegido contra los "jailbreaks" que las versiones anteriores.
"En otras palabras, es rápido, económico, inteligente y diseñado para aplastar a DeepSeek", escribe Wired sobre o3-mini.
🔴 OpenAI o3-mini ya está disponible en@GPT4Telegrambot. Incluido en el paquete "ChatGPT + DALL-E 3".
#OpenAI#o3#ChatGPT@hiaimediaes
💻 OpenAI presentó una nueva generación de modelos de razonamiento: o3
El CEO de OpenAI, Sam Altman, anunció el nuevo modelo de razonamiento o3 y su versión más pequeña, o3-mini.
Las principales ventajas de o3 son:
➡️ o3 escribe código casi al nivel de los desarrolladores de OpenAI. El modelo principal supera a o1 en programación en un factor de aproximadamente 1.5.
➡️ Resuelve tareas a nivel de doctorado un 10% mejor que o1.
➡️ En el benchmark de razonamiento ARC AGI, o3 obtiene una puntuación del 87.5%, superando a los humanos. El resultado de o3-mini es del 76%. La generación anterior, o1, apenas superaba el 30%, y las redes neuronales regulares alcanzaban alrededor del 5%.
Más detalles en los gráficos⤴️
💡 La versión ligera o3-mini estará disponible en tres variantes, que se diferencian en la profundidad del razonamiento. El o3-mini-low está aproximadamente entre el o1 y el o1-mini, mientras que el o3-mini-high supera al o1.
"o3 es un modelo muy, muy inteligente, y o3-mini es un modelo increíblemente inteligente pero con un rendimiento y costo realmente buenos", según Altman.
Los modelos aún no están disponibles para los usuarios. OpenAI está aceptando solicitudes para pruebas de seguridad.
Este fue el último de los 12 regalos de "shipmas" de OpenAI.
Lo más interesante:
➡️Versión completa de OpenAI o1 y suscripción Pro por $200 al mes
➡️Generador de videos Sora
➡️Modo video para ChatGPT
➡️Búsqueda web en ChatGPT
➡️ChatGPT en WhatsApp
¿Qué opinas del maratón?
❤️ — ¡Es genial, muchas novedades!
🎃 — Espera, ¿dónde está el GPT-4.5?!?!
#noticias#OpenAI#ChatGPT#o3@hiaimediaes
o3 & o3-mini Break Benchmark Records
The performance of o3 and o3-mini showcases state-of-the-art (SOTA) results across various benchmarks. Key insights include:
- Frontier Math scores increased from 2% to 25%.
- SWE-Bench achieved 71.7%, a significant leap for a startup that recently raised $200 million with 13.86% earlier this year.
- ELO on Codeforces reached 2727, held by only 150 individuals globally.
- ARC-AGI model scored 87.5%, breaking a five-year deadlock.
- Noteworthy progress on GPQA and AIME benchmarks.
Access to o3-mini is currently available to security researchers, while general public access is set for late January. Full access to o3 will follow later.
#AI#SOTA#Benchmarks#o3#o3-mini #FrontierMath#SWE-Bench #Codeforces#ELO#ARC-AGI #GPQA#AIME#Funding#Progress#Research#Technology#Innovation
O3 and O3-Mini Benchmark Breakthroughs
The O3 and O3-Mini models showcase state-of-the-art (SOTA) performance with significant leaps in various benchmarks. Results on Frontier Math have jumped from 2% to 25%. The SWE-Bench model achieved a score of 71.7%, while a startup has raised $200 million following results of 13.86%. ELO on Codeforces reached 2727, surpassing most peers globally. Notably, the ARC-AGI model scored 87.5%, breaking a five-year benchmark. Access for security researchers to O3-Mini starts today, with general access available in late January.
#O3#O3Mini#SOTA#Benchmarks#AI#ML#Funding#Codeforces#ARC-AGI #FrontierMath#SWE-Bench #ELO#GPQA#AIME#SecurityResearch#TechUpdates#Innovations#Startups#Performance#AIModels