LLM

Пожалуй, главное изменение, которое у меня произошло в связи с обширным использованием LLM — исчезли невозможные задачи. Любая сложность или задача, связанные с большим количеством информации или автоматизацией чего-то рутинного, теперь воспринимаются как своеобразный вызов — а ну, как с этим справиться?

С другой стороны, конечно, иногда в разгар боев с Claude Code ощущаешь себя героем мультика про крылья и ноги — “лучше день потерять, потом за два часа долететь”. На гораздо чаще получается наоборот.

Вот довольно скромный пример. Попался тут большой файл с техническим руководством, который надо было перевести. Попался он не мне, но, глядя на утомительный процесс перевода docx-файла с картинками, выносками и таблицами, сложно было не захотеть помочь.

Последние несколько месяцев мы много слышим о создании национальной LLM. Эта цель была декларирована еще в феврале этого года, потом на DOU вышло интервью CTO Центра AI Excellence Дмитрия Овчаренко, а недавно прозвучало заявление министра цифровой трансформации Михаила Федорова, в котором даже был назван срок запуска первой версии LLM — конец этого года.

Все это время в любой дискуссии непременно встает вопрос — «А вообще нужна ли национальная LLM? Какова цель ее создания? Как ее можно будет использовать? Зачем ее создавать при наличии многих уже существующих моделей достаточно высокого уровня?». К сожалению, ответы представителей государства — это какая-то смесь технологических, безопасностных и политических аргументов, где последние занимают значительное, если не первое, место.

Возможно, вы слышали, что Google не желает уступать разным там OpenAI в гонке LLMs (Large Language Models) и недавно запустил в виде эксперимента собственный AI под названием Bard. Доступ к нему открывается через инвайты и возможен только в США и Великобритании, но можно пройти через VPN — так я инвайт и получил. И даже немного пообщался.