llm

Мета представила новую AI модель Llama 3.1 405B.

По качеству ответов она сравнима с лидерами — ChatGPT 4o от OpenAI и Claude 3.5 Sonnet от Anthropic (см таблицу).

При этом модель открытая, то есть:
— её можно дотюнить под свои нужды и предметную область; 
— не нужно отправлять никому свои данные;
— можно «дистиллировать» её в более компактные и эффективные модели;
— да ещё и сэкономить.

Марк Цукерберг выпустил программный текст, что будущее за открытым моделями. Он проводит аналогию с эпохой Unix-войн 80-90 годов, когда корпорации развивали коммерческие версии Unix, но победителем в результате стал Линукс.
Если в случае с Линуксом кажется, что эволюция произошла сама за десятилетия, то в этот раз Марк явно помогает процессу. Он работает с крупнейшими игроками — Amazon, Google, Microsoft, Oracle, Dell, Deloitte — над тем, чтобы эти огромные модели были доступны и в облаках, и на своем железе с первого дня после анонса.

Раньше мощный AI был доступен небольшой группе ведущих компаний и тем, кто пользовался их услугами по API. Кажется, что грядет великая демократизация, превращение AI в товар широкого потребления, строительный блок, почти как вычислительные ресурсы и программирование.
Эти модели обучали 72 дня на 16 тысячах картах Nvidia H100. Чтобы вы понимали, одна такая железка стоит 30 тысяч долларов, стоимость кластера — больше полумиллиарда долларов.
Если попытки Цукерберга захватить рынок VR у меня вызывали иронию, то в этот раз дух захватывает от размаха.

Интересно, что мы со всем этим богатством построим.

Первая модель машинного обучения, распространение которой ограничивается в целях общественной безопасности. Иронично и, вместе с тем правильно, что её разработала некоммерческая исследовательская компания OpenAI, цель которой — «поиск безопасного пути к настоящему искусственному интеллекту», а один из создателей — Илон Маск. Этот фонд, в числе прочего, обучил машину очень хорошо играть в Доту.

На этот раз, речь о языковой модели, предсказывающей следующее слово в тексте. Система натренирована на 40GB текста из интернета, что примерно в 7500 больше, чем «Война и мир» (5.3MB).

Если подать ей на вход вопрос — она, скорее всего, допишет ответ. Если подать утверждение — то раскроет тему и предоставит доказательства.

Проблема в том, что она делает это слишком хорошо. Насколько хорошо, что при поверхностном прочтении может показаться, что сгенерированный текст имеет смысл. Не вдаваясь в философские дебри (в которых я не силен), возьмусь утверждать, что смысла там всё-таки нет.

Так в чем же опасность? Если обучить эту модель на отзывах в интернет-магазинах — можно генерировать очень правдоподобные фейковые отзывы в промышленных масштабах. Если обучить её на твиттере, фейсбуке или реддите — можно генерить вполне реалистичные твиты, посты и комментарии, прокачивать фейковые аккаунты и потом устраивать совершенно адские вбросы, рядом с которыми любые фабрики троллей — детский сад.

Стремно, что секретность в отношении этой конкретной модели защитит нас только от скрипт-киддисов (детей, ломающих сайты по шаблону) и то только на время. Нормальные бандиты, а уж тем более государства имеют достаточно ресурсов чтобы повторить и даже превзойти эти результаты в ближайшие годы. Будет как с шифрованием, которое пытались запретить, а теперь даже сердца в вотсапе кодируются при передаче так, что никто в мире не может их прочитать.

Помните, как раньше на сайтах были SEO-шные тексты в подвалах страниц, благодаря которым родилась присказка «SEOшник хуже пидораса…»? Их хотя бы было легко определить по виду, а в 2020 аналогичные тексты могут выглядеть неотличимо от полезной статьи.

До этого момента я не сильно верил в хайп «AI/ML это будущее», но теперь понимаю, откуда растут ноги уверенности руководителей Google, Microsoft и Apple. Будущее за ML и я не оптимистичен :(