Simt că cea mai banală și subprețuită observație despre LLM-uri este că un algoritm poate avea performanțe supraomenești în multe moduri diferite. Este un spațiu de dimensiuni înalte, în care un vector este "capacitatea de explozie, disponibilitatea 24/7, performanța umană a percentilei 20 95% din timp".

Există o mulțime de aplicații pentru care nu ar trebui să adoptați niciodată ceva pe acel vector și există o mulțime de aplicații pentru care acest lucru este transformator. Deoarece acel vector este necunoscut istoriei înainte de ~ acum un an, nici măcar nu ne-am oprit să ne gândim ce am face cu el.

Mulți oameni care nu au avut niciodată nevoie să proiecteze un proces pentru a genera decizii repetitive subestimează câte procese din economie generează decizii repetitive.

Și sunt multe lucruri pe care o companie / etc nu le-a făcut pentru că un studiu de fezabilitate sau alt exercițiu de planificare a spus: "Ugh, am avea nevoie de personal 24/7 sau de un model de urmărire a soarelui pentru a face acest lucru, care ar fi o declarație if dacă ar avea o formă diferită. Din păcate, asta implică..."

Acum, fiecare studiu de fezabilitate trebuie să ia în considerare "Î: Este aceasta o activitate în care jetoane de consum de dolari este practic suficientă fără să ne gândim mai mult, sau este una în care un proiect de inginerie plus jetoane ne duce acolo?"

Există o obiecție nesofisticată în legătură cu acest lucru, care spune că nu poți arhitectura în mod util un sistem cu obiective SLA din componente care halucinează. Am vești proaste pentru tine despre oamenii care lucrează în sisteme. Am vești bune, OTOH: există sisteme diferite de zero care funcționează.

"OMG, o rată de eroare. Împachetați-o, băieți.", spunea domeniul Cercetării Operaționale într-o distopie teribilă în care nu trăim.