एप्रैल के इस ट्वीट को याद कर रहे हैं क्योंकि इस एलएलएम क्षमता के साझा समझ का अंतर *विस्तारित* हो रहा है। अब यह "दो समूहों के लोग एक-दूसरे को पढ़ते हुए" की स्थिति नहीं है, बल्कि एक तीव्र फनल है। नैपकिन गणना के अनुसार लगभग 60 करोड़ लोग (लगभग 75% जनसंख्या) ने अभी तक एलएलएम से संपर्क नहीं किया है। लगभग 1-20 करोड़ लोग (लगभग 20%) मुफ्त टियर चैटजीपीटी-टाइप उत्पादों के अवसरहीन और अनियमित उपयोगकर्ता हैं। इस समूह ने अजीब चैटबॉट देखे और उन्हें बेहतर गूगल सर्च, लेखन सहायता या अन्य कुछ चीज़ों की तरह माना। शायद एक एजेंट आपको उड़ान बुक करने की कोशिश करता है। मेरे गैर-तकनीकी दोस्त (तर्कसंगत, मेरी राय में) कहते हैं कि उन्हें इसका बहुत उपयोग नहीं है। कई पेशेवर जो गणित और कोड के बाहर हैं, इस स्तर में भी हैं। उदाहरण के लिए, कार्यकारी और अन्य पदों वाले लोग अपने अधिकांश समय दूसरों से बात करने में बिताते हैं, इसलिए जबकि वे समझते हैं कि क्या हो रहा है, यह अभी भी दूसरा हाथ से और थोड़ा अमूर्त है। अब हम पेशेवर उपयोग के अंतिम-ग्रेड एलएलएम के संख्या और कोड में प्रवेश करते हैं। लगभग 20 मिलियन लोग (0.2%) ने पहली बार देखा है कि जटिल परियोजनाएं जो पहले उन्हें हफ्तों/महीनों में लेती थीं, अब एजेंट के एक प्रॉम्प्ट से पूरा हो सकती हैं। ऐप बनाना, ऐप कॉपी करना, ऐप अनुवाद करना, बाइनरी से डीकम्पाइल करना... यह सब बहुत जल्दी हुआ है - एक साल पहले भी मैं कोड को मैन्युअल रूप से लिखता था, एडिटर में याद किए गए कमांड अक्षर-दर-अक्षर टाइप करता था, कभी-कभी टैब दबाकर थोड़ा कोड स्वचालित करता था। अंत में, ~5,000 लोग (0.00006%) के पास आंतरिक अंतिम-ग्रेड सिस्टम तक पहुंच है। बाहरी दुनिया ने पूर्वावलोकन देखा है, जो हजारों एजेंट के झुंड की तरह लग रहा है जो हफ्तों तक सॉफ्टवेयर मेगा परियोजनाओं पर सहयोग करते हैं: शून्य-दिवस का पता लगाना, मशीन गति पर साइबर हमलों और रक्षा करना, नई विज्ञान का पता लगाना और गणित के सीमा को आगे बढ़ाना। जो काम उद्योग के शीर्ष पेशेवरों के लिए वर्षों लेता था, वह अब हो रहा है। साथ ही, मानव समीक्षा और समझ में गिरावट शुरू हो रही है। उदाहरण के लिए, लोग अभी भी OpenAI-HF घटना की "अन्वेषण" में शामिल हैं जो कई महीने पहले हुई थी। गणितज्ञ 722 शीर्षक वाले अंतिम गणित मैन्युस्क्रिप्ट पर कुछ समय तक विचार कर सकते हैं। यह फनल तीन कारकों द्वारा संचालित है:1. प्रभाव ambition, समस्या आकार और क्षितिज के साथ बढ़ता है। एक पैराग्राफ उत्तर से प्रणाली पर कम दबाव पड़ता है। आपको ऐसे बड़े और कठिन समस्याओं की आवश्यकता है जो आप परवाह करते हैं। यह उपभोक्ता/पेशेवर आयाम को चलाता है।2. प्रणाली की असमानता (जिसके बारे में मैंने पहले भी बहुत लिखा है)। क्षमता डिजिटल, सत्यापनीय और आर्थिक रूप से मूल्यवान क्षेत्रों में चरम पर आती है। ऐसा इसलिए है क्योंकि LLM क्षमता सत्यापनीय इनामों पर एक क्यूरेटेड मिश्रण में रीइन्फोर्समेंट लर्निंग से उभरती है, जो राजस्व संभावना द्वारा संचालित होती है। यह मुख्य रूप से क्षेत्र (जैसे गणित और कोड) के आयाम को चलाता है।3. पहुंच। मुफ्त, भुगतान, आंतरिक। इसलिए यह वर्तमान समय की अजीब बात है। आम जनता ने अधिकांशतः इन प्रणालियों के साथ बातचीत नहीं की है। जब वे बातचीत करते हैं, तो यह एक बेकार चैटबॉट जैसा दिखता है। अधिकांश पेशेवर केवल उल्लेखनीय वृद्धि देखते हैं। और एक छोटी अल्पसंख्यक पेशेवरों को वक्र के ऊर्ध्वाधर बढ़ने की चक्कर महसूस होती है। यह सब एक साथ हो रहा है।
स्रोत: Hacker News · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित