It is counter-intuitive but... simplicity is the most complicated thing, most difficult to achieve.

@lazizabdullaev

Ba'zi tanishlarim ChatGPT'ning matematikadagi ko'rsatkichlari nisbatan pastroqligiga qarab, yuqoridagi xabarga tanqidiy qarash bildirishdi.

Ta'kidlash joizki, AlphaProof yoki AlphaGeometry modellari, GPT'dan farqli ravishda, umumiy "language model" emas balki matematik isbotlashga ixtisoslashgan model hisoblanib, ularga masalani tushuntirish uchun maxsus funksional dasturlash tili - Lean ishlatiladi.

PS: Lean dasturlash tili (proof assistant) ning kelajagi borga o'xshaydi. Birinchidan, Microsoft Research xodimi tomonidan boshlanib hozirda boshqa xomiylar topishga ham ulgurgan. Ikkinchidan, https://lean-lang.org/publications/ sahifasida aynan Lean dasturlash tili bo'yicha yozilgan ishlarni ko'rishingiz mumkin.

@lazizabdullaev

John Hopkins universitetida computational imaging/machine learning bo'yicha MS/PhD/Postdoc o'rinlariga qiziqadiganlar uchun:

Application Form: https://forms.gle/DwTj6BeVspgoH8iP9

Manba

@lazizabdullaev

“Тил билиш муҳим, лекин унинг шунчаки восита эканлигини унутмаслик керак” – Сингапурда PhD ёқлаган ўзбек олими

Ҳакимжон Саидов Осиё рейтингида 1-ўринда турадиган Сингапур Миллий университетининг физика факултетида фан доктори (PhD) илмий даражасини олди. “Илмий ишимда яримўтказгичлар саноатидаги айрим муаммоларга ечим таклиф қилинган”, - дейди у. Ўзбек олими Covid туфайли давлатлар чиплар хавфсизлик масаласи эканини тушуниб етганини айтади – унинг илмий иши ҳам чипларни янада “ақллироқ” қилишга қаратилган. Kun.uz’га берган интервюсда олим Сингапурда PhD ёқлаш, грант ютиш ва тадқиқоти ҳақида гапириб берди.

? https://kun.uz/kr/80402544

Kun.uz расмий канали

Yuksalish har bir ishni o'z mutaxassisi va har bir mutaxassis o'z ishini qiladigan jamiyatni xushlaydi.

@lazizabdullaev

LLMs (Large Language Models) aslida fikrlash qobiliyatiga egami?

Birinchi nigohda go'yo LLMs (masalan GPT mahsulotlari) shunchaki internetdagi matnlarni "yodlab olib", savol berilganda shu yodlangan so'z va gaplardan mosini topib beradigandek. Shu tufayli ham bunday modellarga "Stochastic parrot" (tasodifiy to'tiqush) sifatida qarash keng tarqaldi. Chindan ham GPT qanday ishlashini tushuntirishga harakat qiladigan manbalarni ko'rib chiqish shunday tushunchani keltirib chiqarish ehtimoli katta - "N ta so'zni o'qiyman, keyingi so'zni ombordan topib beraman". Sodda statistik modellashtirganda ham shu jarayondan foydalanish mumkin. Ammo, inson intellekti ham to'liq gapni birdaniga tuza olmaydi, so'zlarni qandaydir ketma ketlik bilan hosil qiladi.

"Keyingi so'zni topib berish va fikrlash yer bilan osmonchalikku", - deyishingiz mumkin.

"Fikrlash" tushunchasiga qanday ta'rif berishga bog'liq.

Quyida LLMs ga oid ba'zi qiziqarli ilmiy asoslangan yoki tekshirilgan faktlarni keltiraman:

1. LMlar so'zlarni o'zida vector ko'rinishda tasvirlaydi (e.g. word2vec). Raqamlar orqali so'zlar to'plamidagi ma'noni aks ettirishiga ishonish qiyin, ammo namunaviy ilmiy tajribalar ko'rsatadiki, qaysidir "o'rganilgan" qism fazoning qaysidir yo'nalishi, misol uchun, jinsni ifodalaydi. Masalan, word2vec("king") - word2vec("queen") va word2vec("male") - word2vec("female") ayirmalar bir biriga o'xshash. Bu tasodif emas, bunday mosliklar stabil tarzda kuzatiladi.

2. Shunga o'xshash, "haqiqat" tushunchasi ham o'rganilgan fazoning qaysidir yo'nalishi, aytaylik A, bilan qoniqarli ifodalanishi kuzatiladi. Ya'ni "to'g'ri" va "noto'g'ri" tushunchalarini bir biridan (oddiygina chiziqli classifier bilan!) qoniqarli tarzda ajrata olish ko'nikmasi borligi ko'rildi.

3. Umuman, tushirib qoldirilgan so'zni gap ma'nosini buzib yubormay topish uchun ongimizdan aynan nima talab etiladi? Gap mazmunini tushunish talab etilmaydimi?

Sanab o'tilganlar oddiy observation'lar bo'lishi mumkin, ammo "tasodifiy to'tiqush" masalan shunday xususiyatlarni o'zida namoyish eta olarmidi? Sarlavhadagi savol aslida munozarali savol. AI'ning hozirgacha erishgan muvofaqqiyati siri aynan nimada ekanligi yetarlicha tushunilmaganligi "Ha" deyish uchun ham "Yo'q" deyish uchun ham to'sqinlik qiladi.

@lazizabdullaev

Bir tekis rivojlanish uchun ikki turdagi muhim muammolar ustida ishlash zarur:

1. Umumiy va og'ir muammolar. Qiyinchiligi: matonat, sabr, maxsus yo'nalishda keng bilim va tajriba.

2. Ayni damda talab bor muammolar. Qiyinchiligi: doimiy boxabarlik, tezlik, keng yo'nalishda fundamental bilim va tajriba.

Yozilish tartibi random. Ba'zi hollarda ikkalasi ustma-ust tushishi ham mumkin.

@lazizabdullaev

Sog'lom va siyosatdan holi raqobat.

@lazizabdullaev