करपाथी: LLM क्षमता अनुभव का अंतर बढ़ रहा है

मार्स कैपिटल की समाचार रिपोर्ट के अनुसार, एआई शोधकर्ता, OpenAI के सह-संस्थापक और पूर्व टेस्ला एआई डायरेक्टर एंड्रेज कारपथी ने X पर एक पोस्ट में कहा कि बड़े भाषा मॉडल की क्षमताओं के प्रति सार्वजनिक समझ में अंतर बढ़ रहा है, जो पहले दो समूहों के अलग-अलग बयानों से बदलकर अब अधिक तीव्र फनल बन गया है। उन्होंने अप्रैल के संबंधित पोस्ट को फिर से साझा किया और संपर्क के स्तर के आधार पर स्तरीकृत अनुमान प्रस्तुत किए। कारपथी के अनुसार, लगभग 60 करोड़ लोग (वैश्विक जनसंख्या का लगभग 75%) ने लगभग कभी बड़े भाषा मॉडल का उपयोग नहीं किया है; लगभग 10 से 20 करोड़ लोग (लगभग 20%) केवल मुफ्त ChatGPT-जैसे उत्पादों का अल्पकालिक उपयोग करते हैं, जिन्हें वे बेहतर सर्च या लेखन सहायता के रूप में मानते हैं, और कई गैर-तकनीकी लोग, साथ ही गणित और कोडिंग के अलावा के पेशेवर मानते हैं कि इसका उपयोग सीमित है। लगभग 2 करोड़ लोग (0.2%) गणित और कोडिंग के क्षेत्र में प्रगतिशील मॉडल का पेशेवर स्तर पर उपयोग करते हैं, जिन्होंने देखा है कि पिछले सप्ताहों या महीनों में पूरा किए जाने वाले जटिल प्रोजेक्ट्स, स्मार्टएजेंट्स के प्रॉम्प्टिंग से पूरे हो सकते हैं, जिसमें ऐप्स का निर्माण, प्रतिलिपि, अनुवाद, और बाइनरी से ऐप्स का प्रतिलिपि होना शामिल है। उन्होंने कहा कि पिछले साल से कम समय पहले, वह स्वयं हाथ से प्रत्येक शब्द कोडिंग करते थे। कारपथी ने यह भी कहा कि लगभग 5,000 लोग (लगभग 0.00006%) प्रगतिशील सिस्टम्स तक आंतरिक पहुंच हासिल कर सकते हैं। बाहरी प्रदर्शन में, हजारों स्मार्टएजेंट्स मिलकर सप्ताहों तक बड़े सॉफ़्टवेयर प्रोजेक्ट्स, साइबर हमले-प्रतिरोध, वैज्ञानिक खोजों, और गणितीय सीमाओं पर काम करते हैं, जबकि मानवीय समीक्षा पीछे पड़ने लगी है;उदाहरण के लिए, OpenAI और Hugging Face से संबंधित मुद्दों की समीक्षा महीनों बाद भी पूरी होनी है,और गणितज्ञ 722 प्रगतिशील गणितीय प्रबंधों का हज़ारों महीनों तक पढ़ सकते हैं।उनका मानना है कि यह "फनल" समस्या के पैमाने, समय-अवधि, क्षमता के संख्यात्मक-और-सत्यापन-योग्य क्षेत्रों में प्रभावशाली होने,और मुफ़्त,भुगतान-युक्त,औरआंतरिक पहुँच मेंअंतर के संयुक्त प्रभाव से प्रभावित होता है।