Post #1002

О «капсулах времени» в нейросетях Любопытный тренд — ИИ «из прошлого». Можно натренировать LLM на огромных разнородных современных данных, а можно — исключительно на текстах определенных исторических периодов и регионов. Такие «капсульные» модели ничего не знают о телефонах и интернете и выдают ответы, звучащие словно из уст людей ушедших эпох — иногда это очаровательно, а иногда тревожно: вместе со стилем они могут транслировать имперские взгляды или устаревшие гендерные нормы. TimeCapsule LLM — проект, который воспроизводит викторианский лексикон и мировоззрение. Используются корпуса текстов (книги, журналы, юридические документы, религиозные писания, медицинские статьи и т. д.) из одного конкретного временного периода (с 1800 по 1875 год) и локации (Лондон). 🔜Проект на GitHub 🔜На Hugging Face Другие интересные эксперименты: Семейство Ranke-4B – «временные» модели с точками отсечки: 1913, 1929, 1933, 1939 и 1946 годы. 🔜Проект на GitHub MonadGPT анализирует представления средневековых людей на основе книг, выпущенных до XVII века, выдаёт ответы на архаичном английском, французском и латинском языках. 🔜Проект на Hugging Face XunziALLM генерация текстов в духе древнекитайской традиции. 🔜Проект на GitHub Каждый проект — как маленькая машина времени. Но важно помнить: эта машина показывает мир таким, каким он был записан... элитой: философами, учеными, аристократами. Иллюстрация: Nano Banana