Продолжаю тему языковых моделей. В прошлом посте я упоминал, что самые современные модели шагнули на следующий шаг развития, и могут теперь генерировать не просто связанный текст, но и типа размышлять на ходу и даже обосновывать свой ход мысли. Эта информация меня воодушевила на эксперимент — ну раз робот теперь такой умный, то пусть не просо функции на Питоне за меня напишет (с этим они справляются уже очень хорошо), но даст каких-нибудь полезных советов по жизни. Получил доступ к самой последней версии говорилки от OpenAI, o1-preview (та самая Strawberry), ну и для сравнения помучал таким же вопросом яндексовскую YandexGPT 3 Pro. Спрашивал примерно следующее «У одного моего друга есть проблемка с запойным чтением новостей и телеграм каналов. Как бы ему изменить свой образ жизни, чтобы туда тратить поменьше времени и энергии?». С американцем общался по-английски, Алису мучал русским.

Результатами, в целом, оказался расстроен. Во-первых, качество и суть ответов, что у нашей лапотной модели, что у суперпрорывной клубнички оказались примерно одинаковыми, незначительно отличалась подробность ответов, но и только. Во-вторых, сама суть мне показалась водой-водой (сами ответы тут не привожу, иначе в лимиты по тексту не помещусь, они там знатно нафлудили. Если интересно, то всегда можете пообщаться сами задать Алисе мой вопрос. Или свой.). Правда, через некоторое время я засомневался — может быть, всё дело в том, что я в теме давно, и все советы мне а) давно знакомы б) реально являются базой. Вот эти все «поставь измеримую цель, пропиши свою мотивацию, награждай себя за прогресс» и прочие подобные.

Собственно, на этом моменте захотелось признать эксперимент проваленным полностью, но через день пришла мысль позадавать к изначальному вопросу всякие уточняющие вводные: «А что если у моего друга есть склонности к аддикциям?», «А как лучше, рубить с плеча или отказываться от мусорного контента плавно?» На уточняющих вопросах, с одной стороны, стало видно разницу между передовой и отечественной моделями — o1 хоть и продолжал лить воду, но хотя бы отвечал на мои вопросы. Алиса почти один-в-один повторяла ответ на исходный вопрос, лишь незначительно меняя его в конце. И вот тут уже я понял, что, наверное, пока лично для меня прорыва в общении с искусственным идиотом интеллектом не случилось. Продолжаем использовать роботов в стандартных сценариях, а именно - помогать эффективно гуглить (настоятельно советую perplexity.ai для этих целей, самый кайф, что никаих впн-ов и прочих плясок не нужно) и писать код, когда самому лень. В комментариях буду рад услышать, как вы приручили язковые модели. Если уже профи в этом деле, то можете подсказать, как раскрутить LLM-ку на более подробные или нестандартные ответы в моём кейсе!