Общее впечатление от работы с LLM за последние два года Я отношусь к очень небольшой группе людей, которые не только знакомы со всеми современными LLM (тестирую их практически сразу после релиза), но и активно пытаются внедрять их в рабочие и научно-исследовательские проекты До этого на протяжении многих лет была теоретическая подготовка. Этот тот случай, когда был отслежен весь путь созревания технологии от момента зарождения и внедрения технологии до текущего состояния. Прогресс есть, как с точки зрения качества генерации данных, так и в расширении спектра инструментов для взаимодействия с LLM. Можно ли сказать, что «научно-исследовательские проекты разделились на эпоху ДО внедрения технологии и новую эпоху ПОСЛЕ внедрения»? Нет, ничего качественно не изменилось. Наличие или отсутствие LLM не оказало никакого влияния ни на R&D процессы, ни на сам канал Spydell_finance. Глубина внедрения пока около нуля процентов. Почему так плохо? Нет стабильности и предсказуемости в выходных данных/результатах. Наука тем и отличается, что эксперименты при повторяемости опытов в изолированных условиях при статичных параметрам должны давать идентичные и прогнозируемые результаты. Это как работа калькулятора. На практике LLM генерируют слишком много ошибок, на проверку и верификацию которых требуется несоизмеримо много времени и ресурсов, что делает применение ГИИ нерентабельным. LLM генерируют широкий спектр непредсказуемых результатов, что категорически не подходит для расчетов, где необходима точность. Однако, не сказать, что это плохо. 🔘Вариативность выходных результатов может быть полезна не в расчетах, а в «мозговых штурмах», где как раз требуется расширение границы допустимых векторов и траекторий результатов. Условно говоря, в выработке направлений и идей для исследований. 🔘LLM очень полезны для неструктурированных массивов данных, для категоризации/каталогизации неструктурированных наборов данных в разных форматах. 🔘LLM могут быть применимы для генерации отчетов по шаблонам. 🔘LLM более, чем полезны для формирования гранд нарратива в огромных массивах текстовой информации. Например, анализ новостного потока и вычленение основной концепции, которую пытаются продвинуть СМИ. Нарративы «экономика прекрасна, а будет еще лучше» и «ИИ спасет мир», которые я часто публиковал во второй половине 2024 в контексте тональности западных СМИ были получены частично с использованием ГИИ. Попытка оценить тональность и «болевые точки» корпоративного сектора через анализ пресс-конференций по итогам корпоративных отчетов, это же применимо к анализу комментариев общественности. Это в теории. На практике ограничения контекстного окна, блокировка поисковых роботов ГИИ в ведущих СМИ и высокая стоимость обработки токенов не позволяют использовать этот ресурс на полную мощность. Автоматический анализ новостного потока – хорошая идея и уже технически реализуема, но на практике пока нет. Как экспертная система ГИИ очень слаб. Проверял в направлениях, в которых имею высокую квалификацию. На запрос о факторах роста рынка или причины возникновения инфляции, - LLM создадут весьма примитивную блеватню на уровне среднестатистических новостных экстрактов, что совершенно не соответствует уровню Spydell_finance. Сейчас все LLM генерируют низкое качество «экспертного контента», где требуется понимание причинно-следственных связей в условиях противоречивой среды с недостатком входных данных и многоуровневой конструкции параметров. Писать материалы в канале уровня Spydell_finance с помощью ГИИ не получится еще очень долго. Где применимы LLM в научной среде? Очень ограниченные локальные задачи с точки зрения помощи в программировании, решении математических и статистических задач, помощь в адаптации информационных комплексов на уровне проводника по мануалам. Еще неплохой потенциал есть в умном поиске информации в сети, хотя сейчас реализация на 4 из 10. Инструмент полезный, но на чудеса пока не тянет, хотя потенциал очень серьезный. Я указал не все применения, а только в рамках собственных рабочих задач.