В блоге Стивена Вольфрама, создателя Wolfram Alpha и Wolfram Mathematica появился интересный текст What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work? [1] с тщательным разбором того как работает ChatGPT и множеством подробностей. Текст не очень сложный, но очень длинный, объясняющий как работают нейросети, хотя, на мой взгляд здесь ситуация примерно как с работой мозга. Можно объяснить как работает один нейрон и гораздо сложнее когда их миллиарды. Текст будет очень интересен тем кто хочет понять как сложные вещи работают изнутри.
Там же, чуть ранее, другой текст со сравнением Wolfram Alpha и ChatGPT [2] описывающий, на самом деле, что ChatGPT можно сильно улучшить с помощью computational language используемый в Wolfram Alpha.
Я лично много лет смотрю с интересом на Wolfram Alpha и периодически думал как найти практическое применение этому продукту/сервису, за пределами обучения/образования, но ничего такого не удаётся.
Можно уже сказать что проблема Wolfram Alpha в том что это, как и все остальные продукты Стивена Вольфрама, продукт замкнутый на собственную экосистему. Свой язык, своя среда разработки, свой аналог электронных тетрадок (notebook), своё API, не очень хорошо документированное. Да, есть ядро Wolfram language для Jupyter Notebook [3], но не то чтобы оно было очень популярным и разработка его не ведётся уже давно.
По моим ощущениям уже начал накапливаться и остро сказываться эффект разницы в ресурсах между относительно небольшой командой Вольфрама и вложениями в дата-сайенс со стороны big tech и сложившихся огромных экосистем вокруг популярных открытых инструментов, языков разработки и тд.
Иначе говоря, моё сугубо личное мнение, что сколь бы ни был велик начальный задел за Wolfram Alpha, продукт всё более отстаёт от уже сделанного и от потенциала того что создаётся на базе языковых моделей.
Ссылки:
[1] https://writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and-why-does-it-work/
[2] https://writings.stephenwolfram.com/2023/01/wolframalpha-as-the-way-to-bring-computational-knowledge-superpowers-to-chatgpt/
[3] https://github.com/WolframResearch/WolframLanguageForJupyter
#opensource #chatgpt #wolframalpha
Там же, чуть ранее, другой текст со сравнением Wolfram Alpha и ChatGPT [2] описывающий, на самом деле, что ChatGPT можно сильно улучшить с помощью computational language используемый в Wolfram Alpha.
Я лично много лет смотрю с интересом на Wolfram Alpha и периодически думал как найти практическое применение этому продукту/сервису, за пределами обучения/образования, но ничего такого не удаётся.
Можно уже сказать что проблема Wolfram Alpha в том что это, как и все остальные продукты Стивена Вольфрама, продукт замкнутый на собственную экосистему. Свой язык, своя среда разработки, свой аналог электронных тетрадок (notebook), своё API, не очень хорошо документированное. Да, есть ядро Wolfram language для Jupyter Notebook [3], но не то чтобы оно было очень популярным и разработка его не ведётся уже давно.
По моим ощущениям уже начал накапливаться и остро сказываться эффект разницы в ресурсах между относительно небольшой командой Вольфрама и вложениями в дата-сайенс со стороны big tech и сложившихся огромных экосистем вокруг популярных открытых инструментов, языков разработки и тд.
Иначе говоря, моё сугубо личное мнение, что сколь бы ни был велик начальный задел за Wolfram Alpha, продукт всё более отстаёт от уже сделанного и от потенциала того что создаётся на базе языковых моделей.
Ссылки:
[1] https://writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and-why-does-it-work/
[2] https://writings.stephenwolfram.com/2023/01/wolframalpha-as-the-way-to-bring-computational-knowledge-superpowers-to-chatgpt/
[3] https://github.com/WolframResearch/WolframLanguageForJupyter
#opensource #chatgpt #wolframalpha
Stephenwolfram
What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work?
Stephen Wolfram explores the broader picture of what's going on inside ChatGPT and why it produces meaningful text. Discusses models, training neural nets, embeddings, tokens, transformers, language syntax.