KI-Modelle: GPT, xLSTM, Stable Diffusion, etc - Seite 12

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schrieb am 17.03.2023 um 10:24

Das Ding beginnt sich selbst zu trainieren. Singularität erreichen wir voraussichtlich im Juni.

Man kann nur hoffen, das kein militärischer Trainingsansatz verwendet wurde und wir als "Haustiere" akzeptiert werden.

Notiz an mich.: hör auf solche Sachen zu lesen!

Daeda schrieb am 17.03.2023 um 11:05

Zitat aus einem Post von davebastard
lol KI in IDEs einbauen? gibts mit co-pilot schon

echt jetzt? copilot kann nur einen bruchteil davon. die copilot labs gehen minimal in die richtung (codeschnippsel verbessern etc.).
aber im video gehts ums verstehen / erstellen / bearbeiten von ganzen dateien und applikationen in einer form, dass du keinen einzigen buchstaben code mehr schreiben musst. er hat hier nur prompts formuliert und das ergebnis in die IDE kopiert (bzw bestehenden code der IDE in den prompt kopiert). und genau davon redet er - den prompt direkt in der IDE zu haben, um sich das copy-pasten zu sparen. im besten fall mit spracheingabe

daisho schrieb am 17.03.2023 um 11:42

Was heißt Singularität in dem Zusammenhang? Sind wir hier nicht ein wenig überdramatisch? In meinen Augen gibt die KI nur Dinge wieder die sie im Internet aufgeschnappt hat. Technisch natürlich eine Leistung dass man auch Resultate bekommt die sinnvoll sind und nicht random Kauderwelsch, aber wir sind sicher noch weit weg von dass die KI da irgendwas von sich aus erschafft?

Viper780 schrieb am 17.03.2023 um 11:48

Das T in GPT steht für Transformer. Das Ding lernt ja nicht kognitiv so wie wir und erschafft dann neues, sondern kann das "gelernte" nur umformuliert weiter geben

schrieb am 17.03.2023 um 13:14

Natürlich ist das bisher nur ein besserer Papagei. Dachte die Ironie wäre klar..

Daeda schrieb am 17.03.2023 um 13:16

Zitat aus einem Post von Viper780
Das T in GPT steht für Transformer. Das Ding lernt ja nicht kognitiv so wie wir und erschafft dann neues, sondern kann das "gelernte" nur umformuliert weiter geben

dann erstellen musiker, songwriter, autoren, programmierer, ... auch nie was neues, sondern formulieren nur bestehende "wörter" um.

Viper780 schrieb am 17.03.2023 um 13:22

Zitat aus einem Post von Daeda
dann erstellen musiker, songwriter, autoren, programmierer, ... auch nie was neues, sondern formulieren nur bestehende "wörter" um.

Ich glaub da brauchen wir nicht zu diskutieren dass dies sehr wohl ein kreativer Schaffensprozess ist.
Manche bewegen sich in ihrem Genre und schaffen trotzdem was neues, einzigartiges, andere formulieren nur das dagewesene immer wieder um oder ganz wenige kreieren ein neues Genre

charmin schrieb am 17.03.2023 um 13:27

Zitat aus einem Post von Daeda
dann erstellen musiker, songwriter, autoren, programmierer, ... auch nie was neues, sondern formulieren nur bestehende "wörter" um.

tun die meisten eh nicht. es gibt gewisse grenzen und gesetze und die werden gelernt um dann einen output innerhalb dieser gesetze zu erstellen. ja, das machen auch die meisten Musiker.

Daeda schrieb am 17.03.2023 um 14:20

genau, also für mein verständnis zählt das "umformulieren in etwas neues" durchaus als neuerschaffung. der einzige unterschied: chatgpt machts nicht von selbst sondern braucht irgendeinen (denk-)anstoß durch input von uns.

charmin schrieb am 17.03.2023 um 14:23

Zitat aus einem Post von Daeda
genau, also für mein verständnis zählt das "umformulieren in etwas neues" durchaus als neuerschaffung. der einzige unterschied: chatgpt machts nicht von selbst sondern braucht irgendeinen (denk-)anstoß durch input von uns.

genau ja, es ist ein neuronales netz, wird also mit händisch (durch menschen) gelabelten daten trainiert im unterschied zu beispielsweise methoden wie reinforcement learning wo die "intelligenz" selber lernt.

daisho schrieb am 17.03.2023 um 14:25

Wo so etwas wie ChatGPT gut sein kann ist sicherlich die Masse einfangen. Dinge wie "welches UI/Musik/Bilder sind populär".

Wenn es dir etwas programmiert wird es (vermute ich) halt irgendwann ständig ähnliche Beispiele posten. Im Endeffekt macht es nichts anderes als "fertige Funktionen" für Programmierer zu liefern. Im Endeffekt eh schon das was Programmiersprachen seit jeher machen nur im größeren Stil.

Für wirkliche Neuentwicklungen oder Designs etc. brauchst du sicherlich immer noch richtige Entwickler.
Aber es wird gut sein heraus zu finden was Leute so mögen indem es einfach X Beispiele erstellt und sich ansieht welche Choices angenommen werden.

Viper780 schrieb am 17.03.2023 um 14:28

Zitat aus einem Post von Daeda
genau, also für mein verständnis zählt das "umformulieren in etwas neues" durchaus als neuerschaffung. der einzige unterschied: chatgpt machts nicht von selbst sondern braucht irgendeinen (denk-)anstoß durch input von uns.

Interessanter Gedankenansatz. Ja da geb ich euch beiden recht dass es in dem Fall einen kreativen Auftrag von außen benötigt

EDIT:
@daisho
Für kleine scripting Aufgaben kommen schon recht brauchbare Dinge raus. Auch wenn manchmal Kleinigkeiten kaputt sind.

Für größeres würd ich erwarten dass irgendwann die Logik bricht da es nicht auf Logik trainiert wurde

Mr. Zet schrieb am 17.03.2023 um 15:03

I Asked GPT-4 To Refactor My Legacy Codebase

Hello everybody I'm Nick and in this video I will try to get the brand new GPT-4 model to refactor a legacy codebase using ChatGPT. The old model always failed the task so let's see if the new version improved on it.

Beim Abspielen dieses Videos werden Daten an YouTube übermittelt. Durch einen Klick auf das Video wird es automatisch abgespielt und du akzeptierst damit die Datenschutzerklärung von YouTube bzw. Google.

Wow... Das ist echt beeindruckend... die Menge an "Context" die GPT-4 verarbeiten kann....

Das ist nämlich ein Punkt, den einige bei der Diskussion bzgl. "Kreativität/ Neues Erschaffen vs. Umformen" oberhalb etwas außer acht lassen....

Ja, GPT-4 kann vermutlich derzeit keine erfahrenen Entwickler in einem Projekt ersetzen, wo etwas komplett neues erschaffen wird, ABER:

*) Wie viele Software Projekte in der Welt sind wirklich neu, vs. erneuern/überarbeiten von legacy Systemen?
*) Wie viel Zeit verbringt ein Entwickler mit überarbeiten von existierendem Code vs. Implementieren von neuen Funktionen?
*) Wie viel "Boilerplate-Code" ist selbst bei Software für ganz neuartige Anwendungen zu schreiben?

KruzFX schrieb am 17.03.2023 um 15:15

Was mich an dem Kollegen stört, ist, dass er nur den Code vorzeigt und jedesmal dazu meint, wie toll das nicht ist und er es nicht anders machen würde. Da gibts schon auch andere Kollegen, die den Code auch ausprobieren und bei Fehlern GPT gleich debuggen lassen. Beim Debuggen wirds der Code dann in einem Video, das ich gesehen habe, nicht wirklich besser. Genau die Erfahrung hab ich auch schon gemacht, wirklich funktionierenden Code hab ich noch keinen bekommen.
Wenn ich selbst dann erst wieder alles komplett alleine debuggen muss, kann ich mirs ja gleich über Stackoverflow, Github usw. zusammenstöpsteln.
Hat da schon wer andere Erfahrungen gemacht, bzw. eine Vorgangsweise gefunden, dass hier wirklich Arbeit von der AI abgenommen wird?

daisho schrieb am 17.03.2023 um 15:23

Zitat aus einem Post von Mr. Zet
*) Wie viele Software Projekte in der Welt sind wirklich neu, vs. erneuern/überarbeiten von legacy Systemen?

Hah, ich warte nur bis die Programmierer das nutzen um alte Legacy-Systeme neu abzubilden, z.B. "schreib mir dieses SOAP Service um auf REST" oder so