Czuję, że najbardziej banalną i niedoszacowaną obserwacją na temat LLM jest to, że algorytm może mieć superludzką wydajność na wiele różnych sposobów. To przestrzeń o wysokiej wymiarowości, w której jeden wektor to "zdolność do nagłych skoków, dostępność 24/7, wydajność człowieka na 20. percentylu przez 95% czasu."

Istnieje wiele zastosowań, dla których nigdy nie powinieneś przyjmować czegoś w tym kierunku, a także wiele zastosowań, dla których to jest przełomowe. Ponieważ ten kierunek jest nieznany historii przed ~rokiem temu, nawet nie zatrzymaliśmy się, aby pomyśleć, co byśmy z tym zrobili.

Wielu ludzi, którzy nigdy nie musieli zaprojektować procesu generującego powtarzalne decyzje, nie docenia, jak wiele procesów w gospodarce generuje powtarzalne decyzje.

I jest wiele rzeczy, których firma itp. nie zrobiła, ponieważ badanie wykonalności lub inne ćwiczenie planistyczne powiedziało: „Ugh, potrzebowalibyśmy całodobowego personelu lub modelu podążania za słońcem, aby zrobić tę rzecz, która byłaby instrukcją warunkową, gdyby miała inny kształt. Niestety to implikuje…

Teraz każda analiza wykonalności musi rozważyć: "Q: Czy jest to działalność, w której płacenie dolarami i konsumowanie tokenów jest zasadniczo wystarczające bez dalszego namysłu, czy jest to taka, w której projekt inżynieryjny plus tokeny prowadzi nas do celu?"

Istnieje nieskomplikowany zarzut dotyczący tego, który mówi, że nie można użytecznie zaprojektować systemu z celami SLA z komponentów, które halucynują. Mam dla ciebie złe wieści na temat ludzi pracujących w systemach. Z drugiej strony mam dobre wieści: istnieją systemy, które działają.

„OMG, wskaźnik błędów. Pakujcie to, chłopaki.”, powiedziała dziedzina Badań Operacyjnych w strasznej dystopii, w której nie żyjemy.