Подтверждаю. Но есть ньюанс: падает только там где траффик на должном уровне шифруется. Если у вас в Пт вечером падает или лагает, значит этот канал не могут расшифровать. Даже с использованием устаревшего китайского барахла, которое продали китайцы и приобрели сами знаете кто [Часть комментария скрыта за нарушение правил общения. Вот они, их всего пять: https://devby.io/news/comments-2024]
Ещё лет 30 назад в одной постсоветской стране люди не испытывали потребности ни в смартфонах, ни в интернете. Я даже это время немного застал. А ещё был период, когда поисковики были в зародышевом состоянии и тогда мы пользовались по началу каталогами сайтов :) Ну и как бы современный человек сейчас себе представил реальность без смарта, инета и поисковика?
Любая Deep Learning модель это до определённой степени "черный ящик". Что, впрочем, не мешает их успешно применять для решения рутинных задач. Конечно, ни в одну голову не поместится влияние каждого отдельного из миллиардов параметров модели на результат. Но ведь мне не нужно знать теорию суперсимметрии и суперструн, чтобы молотком гвоздь забивать. От молотка откажемся, потому что не всё знаем о природе гравитации? И тут примерно такое же использование.
Кста, если говорить о польском документе подружном - всё работает как часы. Как минимум, в Новом Сонче. Отправили заявление и копии документов, через месяц нам позвонили из ужонда - приезжайте с оригиналами, забирайте. Приехали, очереди нет. Забрали. Ну и по городу погуляли. Он маленький, как Рогачев примерно, но в нём очень много студентов, очень симпатичный, природа красивая - там Бескиды рядом. Архитектура очень аутентичная. Так что получилась почти туристическая поездка.
Швейцарцев пускай сначала выдавят из их сектора. Мы квалифицированные инженеры. Ну, может быть, некоторых выдавят. Остальные выживут и вырастут. Я конкуренции с индусами не боюсь. Меня больше движения рынка смущают.
Стек совсем базовый. На польском рынке, если будете идти в направление баз и всякого такого сразу настраивайтесь, что нужно знать databricks, Spark, Kafka и dbt помимо базового стека упомянутого выше. А ещё они почему-то в Польше очень любят Azure, a не AWS и GCP.
Можете попробовать вставить в o1-mini
I want you to act as a Python regex generator. Your role is to generate Python code functions for regular expressions that match specific patterns in text. Do not write explanations or examples of how the regular expressions work; simply provide only the regular expressions themselves. Cover function with positive and negative format test asserts, add comment in English. My first prompt is to generate a regular expression that matches date and time ANSI INCITS 30-1997 (R2008) with timezone.
Я хз, чего вы такие скептичные. Мне нравится взаимодействовать с LLM. Лично мне они делают жизнь легче: сейчас я в гугл хожу только, чтобы адрес нужного мне сайта найти. Когда я вижу, что код может написать модель и там нету каких-то тонкостей - я скидываю это на модель и прошу написать кусок с комментами, потому что нафига велосипедить? Потом проверяю и если несогласен - правлю. Когда есть какой-то тонкий момент и промпт писать дольше - пишу сам, а потом закидываю в модель и прошу оптимизировать, прокомментировать и покрыть тестами. Ну и это не только про разработку. Например, я люблю изучать местность, где живу и когда читаю название улицы, то просто из интереса спрашиваю почему она называется именно так. Или задаю какие-то вопросы. При этом я постоянно экспериментирую с поведением модели: прошу смоделировать какую-то ситуацию и предсказать какие действия будут совершать акторы. Это очень забавно. Мало того, что оно полезно в разработке, так оно меня ещё и развлекает. И, полагаю, что такое не только у меня. Поэтому не вижу поводов для сарказма - мне LLM сделали жизнь легче.
Да пох вообще. Скорей бы они там выбрали кого-то. А то рандом, такой рандом на рынке. Там у них сдерживающих механизмов куча. Поэтому не так уж важно с большего кто именно победит. Да и оба кандидата сами в себе по сути не кандидаты, а стендаперы от определённых тусовок, которые по телеку слюной друг на друга брызжут, а потом в ресторанах вечером вместе ужинают.
Щас NASDAQ даст джазу. Ибо если отчисляются топы больших проектов пачками, значит, - пузырь трещит. Верно там заметили в другой статье, что скоро будет в каждом смартфоне по трансформеру. Интенсивный рост остановился - сейчас будут экстенсивно выжимать из того, что есть. Ну, там дистилляция, оптимизация и вот это всё. На следующий шаг ни у кого нету ни сил, ни ресурсов. Масштаб расходов на следующий степ OpenAI правильно примерно обозначили - сотни ярдов, но даже и с этим может быть слишком рискованно не выйти на новый уровень. Не созрели ещё даже, что с этим наработанным делать. Из этого ещё можно выжимать и выжимать лет надцать.
Я полагаю, что через несколько лет компании, которые будут иметь людей 40+ в штате, женщин с детьми и некие консервативные подходы займут свою нишу. Я вот уже для себя понял, что мне не очень в команде нужны люди 30- по возрасту. Я 7 лет работал со студентами преподом, а потом 7 лет на разных галерах. И с моего скромного опыта, я бы сейчас к себе в команду набирал 80% олдскула и 20% молодых и яростных. Геронтократия как есть :)
Не думаю, что у экс-сотрудников Мета возникнут проблемы с поиском нового места работы. А выкидывать 30 топовых специалистов из-за талонов на еду - ну такое. Хайринг новых обойдётся в разы дороже. Показуху устроили.
У TSMC такие соседи, что как бы им там скоро бомбоубежища не пришлось в порядок приводить, а не показатели с прогнозами демонстрировать. Слышал, что там один Винни Пух уже заговорил о том, что пора бы воссоединиться и в родные пенаты возвращаться.
Спасибо за мнение. Действительно, для тюнинга под определённую нишу - это более конкретная точка приложения. Если команда использует модель, как ассистента в написании кода в какой-нибудь нише, то логичным будет доучить этого ассистента на коде именно для этого направления.
Я даже материал не читал, так - похоливарить. Чо там? Вроцлавский ужонд с гопотой и онфлифанщицами? Если чо, то в Кракове - ужендники лучше. Го в Краков :)
UPD Ну, точно. Ничего нового.
Комментарии
Подтверждаю. Но есть ньюанс: падает только там где траффик на должном уровне шифруется. Если у вас в Пт вечером падает или лагает, значит этот канал не могут расшифровать. Даже с использованием устаревшего китайского барахла, которое продали китайцы и приобрели сами знаете кто [Часть комментария скрыта за нарушение правил общения. Вот они, их всего пять: https://devby.io/news/comments-2024]
Ещё лет 30 назад в одной постсоветской стране люди не испытывали потребности ни в смартфонах, ни в интернете. Я даже это время немного застал. А ещё был период, когда поисковики были в зародышевом состоянии и тогда мы пользовались по началу каталогами сайтов :) Ну и как бы современный человек сейчас себе представил реальность без смарта, инета и поисковика?
Любая Deep Learning модель это до определённой степени "черный ящик". Что, впрочем, не мешает их успешно применять для решения рутинных задач. Конечно, ни в одну голову не поместится влияние каждого отдельного из миллиардов параметров модели на результат. Но ведь мне не нужно знать теорию суперсимметрии и суперструн, чтобы молотком гвоздь забивать. От молотка откажемся, потому что не всё знаем о природе гравитации? И тут примерно такое же использование.
Кста, если говорить о польском документе подружном - всё работает как часы. Как минимум, в Новом Сонче. Отправили заявление и копии документов, через месяц нам позвонили из ужонда - приезжайте с оригиналами, забирайте. Приехали, очереди нет. Забрали. Ну и по городу погуляли. Он маленький, как Рогачев примерно, но в нём очень много студентов, очень симпатичный, природа красивая - там Бескиды рядом. Архитектура очень аутентичная. Так что получилась почти туристическая поездка.
Швейцарцев пускай сначала выдавят из их сектора. Мы квалифицированные инженеры. Ну, может быть, некоторых выдавят. Остальные выживут и вырастут. Я конкуренции с индусами не боюсь. Меня больше движения рынка смущают.
А в чём проблема, если LLM могут вести эфир не хуже Януша? Есть не просят, не болеют, ZUS за них платить не надо...
Стек совсем базовый. На польском рынке, если будете идти в направление баз и всякого такого сразу настраивайтесь, что нужно знать databricks, Spark, Kafka и dbt помимо базового стека упомянутого выше. А ещё они почему-то в Польше очень любят Azure, a не AWS и GCP.
Можете попробовать вставить в o1-mini
I want you to act as a Python regex generator. Your role is to generate Python code functions for regular expressions that match specific patterns in text. Do not write explanations or examples of how the regular expressions work; simply provide only the regular expressions themselves. Cover function with positive and negative format test asserts, add comment in English. My first prompt is to generate a regular expression that matches date and time ANSI INCITS 30-1997 (R2008) with timezone.
Да ну, asserts для regexp положительные и отрицательные, как пример. Или самому с этим париться или скинуть на LLM.
Я хз, чего вы такие скептичные. Мне нравится взаимодействовать с LLM. Лично мне они делают жизнь легче: сейчас я в гугл хожу только, чтобы адрес нужного мне сайта найти. Когда я вижу, что код может написать модель и там нету каких-то тонкостей - я скидываю это на модель и прошу написать кусок с комментами, потому что нафига велосипедить? Потом проверяю и если несогласен - правлю. Когда есть какой-то тонкий момент и промпт писать дольше - пишу сам, а потом закидываю в модель и прошу оптимизировать, прокомментировать и покрыть тестами. Ну и это не только про разработку. Например, я люблю изучать местность, где живу и когда читаю название улицы, то просто из интереса спрашиваю почему она называется именно так. Или задаю какие-то вопросы. При этом я постоянно экспериментирую с поведением модели: прошу смоделировать какую-то ситуацию и предсказать какие действия будут совершать акторы. Это очень забавно. Мало того, что оно полезно в разработке, так оно меня ещё и развлекает. И, полагаю, что такое не только у меня. Поэтому не вижу поводов для сарказма - мне LLM сделали жизнь легче.
Да пох вообще. Скорей бы они там выбрали кого-то. А то рандом, такой рандом на рынке. Там у них сдерживающих механизмов куча. Поэтому не так уж важно с большего кто именно победит. Да и оба кандидата сами в себе по сути не кандидаты, а стендаперы от определённых тусовок, которые по телеку слюной друг на друга брызжут, а потом в ресторанах вечером вместе ужинают.
Щас NASDAQ даст джазу. Ибо если отчисляются топы больших проектов пачками, значит, - пузырь трещит. Верно там заметили в другой статье, что скоро будет в каждом смартфоне по трансформеру. Интенсивный рост остановился - сейчас будут экстенсивно выжимать из того, что есть. Ну, там дистилляция, оптимизация и вот это всё. На следующий шаг ни у кого нету ни сил, ни ресурсов. Масштаб расходов на следующий степ OpenAI правильно примерно обозначили - сотни ярдов, но даже и с этим может быть слишком рискованно не выйти на новый уровень. Не созрели ещё даже, что с этим наработанным делать. Из этого ещё можно выжимать и выжимать лет надцать.
Единственный дельный совет. Ресурс и правда хороший.
Даёшь маскирование с квантизацией на H100. Больше масок, больше квантизации, и perplexity победит NLL. Аминь
Вот это новость! Я в шоке [sarcasm detected]
Я полагаю, что через несколько лет компании, которые будут иметь людей 40+ в штате, женщин с детьми и некие консервативные подходы займут свою нишу. Я вот уже для себя понял, что мне не очень в команде нужны люди 30- по возрасту. Я 7 лет работал со студентами преподом, а потом 7 лет на разных галерах. И с моего скромного опыта, я бы сейчас к себе в команду набирал 80% олдскула и 20% молодых и яростных. Геронтократия как есть :)
Не думаю, что у экс-сотрудников Мета возникнут проблемы с поиском нового места работы. А выкидывать 30 топовых специалистов из-за талонов на еду - ну такое. Хайринг новых обойдётся в разы дороже. Показуху устроили.
У TSMC такие соседи, что как бы им там скоро бомбоубежища не пришлось в порядок приводить, а не показатели с прогнозами демонстрировать. Слышал, что там один Винни Пух уже заговорил о том, что пора бы воссоединиться и в родные пенаты возвращаться.
Спасибо за мнение. Действительно, для тюнинга под определённую нишу - это более конкретная точка приложения. Если команда использует модель, как ассистента в написании кода в какой-нибудь нише, то логичным будет доучить этого ассистента на коде именно для этого направления.
Я даже материал не читал, так - похоливарить. Чо там? Вроцлавский ужонд с гопотой и онфлифанщицами? Если чо, то в Кракове - ужендники лучше. Го в Краков :)
UPD Ну, точно. Ничего нового.