Saya merasa pengamatan yang paling dangkal dan murah tentang LLM adalah bahwa algoritme dapat memiliki kinerja manusia super dalam berbagai cara. Ini adalah ruang dimensi tinggi, di mana satu vektor adalah "kapasitas ledakan, ketersediaan 24/7, kinerja manusia persentil ke-20 95% dari waktu."

Ada banyak aplikasi yang tidak boleh Anda adopsi sesuatu pada vektor itu dan ada banyak aplikasi yang transformatifnya. Karena vektor itu tidak diketahui oleh sejarah sebelumnya ~setahun yang lalu, kami bahkan tidak berhenti untuk memikirkan apa yang akan kami lakukan dengannya.

Banyak orang yang tidak pernah perlu merancang proses untuk menghasilkan keputusan berulang meremehkan berapa banyak proses dalam ekonomi yang menghasilkan keputusan berulang.

Dan ada banyak hal yang tidak dilakukan oleh perusahaan/dll karena studi kelayakan atau latihan perencanaan lainnya mengatakan: "Ugh, kami membutuhkan staf 24/7 atau model ikuti matahari untuk melakukan hal ini, yang akan menjadi pernyataan jika dibentuknya berbeda. Sayangnya itu menyiratkan ..."

Sekarang setiap studi kelayakan perlu merenungkan "T: Apakah ini kegiatan di mana bayar-dolar-mengkonsumsi-token pada dasarnya cukup tanpa pemikiran lebih lanjut, atau apakah itu di mana proyek rekayasa ditambah token membawa kita ke sana?"

Ada keberatan yang tidak canggih tentang hal ini yang mengatakan bahwa Anda tidak dapat merancang sistem dengan tujuan SLA dari komponen yang berhalusinasi. Saya punya kabar buruk untuk Anda tentang manusia yang bekerja dalam sistem. Saya punya kabar baik, OTOH: ada sistem bukan nol yang berfungsi.

"OMG tingkat kesalahan. Kemasanlah, anak-anak.", kata bidang Penelitian Operasi dalam distopia mengerikan yang tidak kita tinggali.