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Resumo:
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texto:
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To calulate a bonus based on your employee's salary, just multiply the employee's salary by your bonus percentage. For example, a monthly salary ofR$3,000 with a 10% bonus would beR$300.
E F
ou várias horas por semana, escrevo para uma empresa de tecnologia no valor bilhões do dólares. Ao meu lado 🌧️ são publicados romancistas ; acadêmicos ascensão e vários outros jornalistas freelance: A carga é flexível - o pagamento melhor 🌧️ que estamos acostumado a pagar-se nunca se esgotar as atribuições Mas aquilo com quem escrevemos jamais será lido fora da 🌧️ companhia!
Isso é porque nem sequer estamos a escrever para as pessoas. Estamos escrevendo por uma IA,
Modelos de linguagem grandes (LLMs) 🌧️ como o ChatGPT tornaram possível automatizar enormes faixas da vida linguística, desde resumir qualquer quantidade do texto até a elaboração 🌧️ dos e-mails ensaios ou mesmo romances inteiros. Essas ferramentas parecem tão boas escrever que se tornam sinônimo com 🌧️ uma ideia própria: inteligência artificial!
Mas antes de arriscarem levar a uma superinteligência divina ou ao devastador desemprego massa, primeiro 🌧️ precisam ser treinados. Em vez disso usar esses chatbots grandiosoquent para nos automatizar fora dos nossos meios-de vida as 🌧️ empresas tecnológicas estão contratando nós e ajudando no treinamento desses modelos!
Além de fornecer nosso modelo com material 'padrão ouro', ajudamos 🌧️ a tentar evitar "alucinar" - contar mentiras.
A parte central do trabalho é escrever respostas fingidas a perguntas hipotética de chatbot. 🌧️ Estes são os dados que o modelo precisa para ser alimentado, e "AI" necessita um exemplo da aparência dos bons 🌧️ antes mesmo deles poderem tentar produzir uma boa escrita ”.
Além de fornecer ao nosso modelo material "padrão ouro" tal tipo, 🌧️ também estamos ajudando a tentar evitar o termo poético para contar mentiras. Fazemos isso alimentando-o com exemplos que usam um 🌧️ mecanismo e citam fontes do buscador; sem ver escrita fazendo isto não pode aprender sozinho como fazêlo!
Sem melhores dados de 🌧️ linguagem, esses modelos linguísticos simplesmente não podem melhorar. Seu mundo é a nossa palavra!
Espera aí, estas máquinas não são treinadas 🌧️ bilhões e milhares de milhões? Para que precisariam deles nós os nossos carnudos escritores!
Bem, para começar a internet é 🌧️ finita. E também o somatório de cada palavra todas as páginas do livro já escrito; então que acontece quando 🌧️ os últimos panfletos e prolegômenos foram digitalizados? O modelo ainda não está perfeito! Que ocorre se ficarmos sem palavras )
A 🌧️ data para esse apocalipse linguístico já foi definida. Pesquisadores anunciaram junho que podemos esperar isso entre 2026 e2032 "se 🌧️ as tendências atuais de desenvolvimento do LLM continuarem". Nesse ponto, os modelos serão treinados com conjuntos aproximadamente iguais ao estoque 🌧️ disponível dos dados públicos sobre texto humano."
Note a palavra.
humano
. Grandes modelos de linguagem pouco fazem, mas produzem prosa; grande parte 🌧️ dos quais já está sendo publicada na internet e por isso não poderíamos treinar esses modelo sua própria saída 🌧️ (os chamados dados sintéticos)? Nossa Internet ciborgue – co-autoria nossa com nossas máquinas da palavra - poderia então inchar ad 🌧️ infinito sem tal sorte! Treinar nossos atuais grandes modeles do idioma sobre a produção deles próprios resultados Não funciona “o 🌧️ tempo que eu me esqueci”
Natureza naturezas naturais
. Em outras palavras, eles saem dos trilhos e tendem a produzir bobagens; alimentar 🌧️ algo que sua própria eficácia leva àtrofia: quem teria pensado?
Shumailov me explicou que cada vez um modelo é treinado 🌧️ sobre dados sintéticos, ele perde a consciência da longa cauda de "dados minoritário" nos quais foi originalmente treinados (palavra poucas 🌧️ palavras e fatos incomuns etc). A amplitude do conhecimento está corroída por apenas os pontos mais prováveis - LLM estão 🌧️ no núcleo das máquinas sofisticadamente predições. Então quando seus originais arquivos digitais já são tendenciosos – muito pesados na língua 🌧️ inglesa; grande parte dos fóruns centrado-nos EUA
Se os dados sintéticos produzidos pela IA forem insuficiente para ajudar a melhorar modelos, 🌧️ eles precisarão de outra coisa. Isso é especialmente verdadeiro porque as preocupações se espalham e que esses tão elogiado modelo 🌧️ deixarão mais do poder ser melhorado antes mesmo deles serem úteis nesse momento; A empresa líder investimentos iniciais da 🌧️ SEquoia mostrou ainda assim como empresas com inteligência artificial terão necessidade por preencher uma lacuna na receita no valor total 🌧️ dos USR$ 500 bilhões até o final deste ano (a) pra manter investidores satisfeitos: As máquinas das palavras podem ter 🌧️ fome – O capital atrás delas também possui apetite!
OpenAI, o protetorado trilionário da Microsoft por trás do ChatGPT recentemente 🌧️ assinou acordos de licenciamento – potencialmente vale centenas milhões dólares - com muitas das principais organizações mundiais dos meios.
Financial Times
.
Mas 🌧️ não se trata apenas de acumular palavras mais originais. Essas empresas precisam do tipo da escrita que o modelo procurará 🌧️ imitar, e nem simplesmente absorver ”.
É aí que entram os comentadores humanos.
E-mail:
O clássico filme de Fritz Lang, 1927.
Metropolis
, a antiga 🌧️ divindade cananeia Moloch é reencarnada como uma máquina industrial insaciável. É tecnologia que nos trabalha vez de trabalhar para 🌧️ nós; trabalhadores da fábrica respondem às suas demandas cada dia maiores pulando os seus mostradores e puxando as alavancas do 🌧️ aparelho mas não conseguem acompanhar o ritmo das máquinas silvadas ou explodido por elas vemos então operários abandonam seu ato 🌧️ alimentar até à boca dos fornores próprios molóqueis
Quando assumi o papel de anotador AI, ou mais precisamente como "especialista sênior 🌧️ qualidade dos dados", estava muito ciente da ironia do meu caso. Grandes modelos linguísticos deveriam automatizar os trabalhos das 🌧️ escritora e quanto melhor se tornassem através deste trabalho a nossa carreira iria diminuir rapidamente; assim lá estive eu alimentando 🌧️ nosso próprio Moloch!
É como ser pago para escrever na areia. Mesmo que nossas palavras pudessem fazer um dente, nunca poderíamos 🌧️ reconhecê-lo
De fato, se houver alguma coisa que esses modelos possam alcançar muito bem é o tipo de copywriting digital para 🌧️ pagar as contas. Escrever um blog SEO sobre a "internet das coisas" pode não exigir muita pesquisa ou orgulho; mas 🌧️ geralmente paga melhor do
Trabalhar para uma empresa de IA como escritor era, portanto um pouco parecido com ser dito que 🌧️ você ia receber a visita do Drácula e vez da corrida pelas colinas ficou lá dentro. Mas o nosso 🌧️ destruidor é generoso; basta pagar por isso: se nossa indústria estivesse subindo na fumaça... poderíamos nos livrar dos vapores!
skip promoção 🌧️ newsletter passado
após a promoção da newsletter;
Trabalhadores thrall para a máquina Moloch no clássico de ficção científica Metrópole, 1927 Fritz 🌧️ Lang.
: UFA/Album / Alamy
E aí reside a ironia final. Aqui está um novo fenômeno econômico que recompensa escrever, o encoraja 🌧️ e realmente valoriza; tudo isso ao mesmo tempo considerando-o uma ônus desconcertante ou problema para ser resolvido: ineficiência se 🌧️ automatizar... É como ter sido pago pra gravar na areia! Susurrar segredos numa laje da manteiga? Mesmo quando nossas palavras 🌧️ podem fazer mal nenhum nós nunca conseguiríamos reconhecêla.”
Mas talvez seja tolice ser precioso sobre uma nave tão prosaica. Quantas pessoas 🌧️ merecem fazer um verdadeiro amassar, afinal?
François Chollet, autor de livros didáticos best-seller ciência da computação e criadora do Keras 🌧️ (que fornece blocos para os pesquisadores criarem seus próprios modelos profundos), me disse que estima haver "provavelmente cerca 20 mil 🌧️ pessoas empregada a tempo inteiro apenas criando dados anotados com o objetivode treinar grandes linguagens". Sem trabalho humano manual ele 🌧️ diz: “A saída das modelo seria realmente muito ruim”.
O objetivo do trabalho de anotação que eu e outros realizamos é 🌧️ fornecer exemplos padrão-ouro para o modelo aprender com emular. É um passo a partir dos tipos da tarefa anotações todos 🌧️ nós fizemos no passado, mesmo sem saber disso : Se você já foi confrontados por uma "captcha" problema pedindo lhe 🌧️ provar não ser robô - como “selecione todas as telhas das imagens dum farol” – Você estava realmente ajudando pelo 🌧️ seu próprio emprego”.
Quando eu era estudante, lembro-me de repetir palavras como "esquerda" e “direita” no meu laptop por algumas horas 🌧️ seguidas para ajudar os desenvolvedores a dirigir um carro autônomo. Depois que poucash foram pagas pela entrega vocal satisfatória - 🌧️ nem sequer chegando perto do salário mínimo – desisti!
Os papéis de hoje são diferentes e fazem parte crucial do desenvolvimento 🌧️ LLM. Alex Manthey, chefe dos dados da Contextuais AI é uma das pessoas que contratam escritores para melhorar seus modelos
Observador
que 🌧️ a prática é "missão crítica", como você" precisa de seres humanos no loop para se certificar [a saída do modelo] 🌧️ está palatável ao usuário final". O toque humano compensa. Há uma razão pela qual toda empresa gasta tanto tempo e 🌧️ quantidades inacreditaveis dinheiro fazendo isso acontecer, diz ela ”.
Será que os humanos vão escrever para sempre as palavras de 🌧️ modelos AI precisam fazer trabalhos seres humano? Isso não derrota todo o propósito.
De acordo com Chollet e Manthey, a 🌧️ contratação no setor recentemente se afastou do trabalho controverso de baixo pagamento nos países desenvolvimento para papéis mais especializados 🌧️ altamente pagos. medida que os modelos melhoram na escrita as informações sobre treinamentos precisam aumentar; salários maiores seguem-se: vários 🌧️ cargos remotos pagarão aos escritores acima dos 30 libras por hora (cerca) – fornecedores terceirizados como Scale AI - valor 🌧️ estimado entre USR$ 14 bilhões também estão capitalizando essa escassez da formação baseada nas altas qualidade das anotações...
Os trechos dos 🌧️ atuais anúncios de emprego do Reino Unido para o trabalho anotação AI dão uma pista sobre a gama das tarefas 🌧️ envolvidas: "criar respostas que formarão 'a voz' da IA futura"; “escrever feedback também pode ensinar modelos com inteligência artificial (IA) 🌧️ como se tornarem mais úteis, precisos e seguros”; escrever claras resposta concisas factuais ou gramaticais corretas", treinar um modelo 🌧️ Inteligência Artificial avaliando as qualidades geradas pela escrita por meio dela.
Mas esse processo continuará? Os humanos escreverão para sempre as 🌧️ palavras que os modelos de IA precisam ser capazes fazer trabalhos seres humano. Isso não derrota o propósito da 🌧️ empresa inteira, mas um dos principais métodos subjacentes aos modelo é conhecido como RLHF (reforço aprendendo com feedbacks do homem), 🌧️ Não está claro quantos fora das áreas compreendem se a "molho secreto" por trás desses famosos padrões depende simplesmente trabalho 🌧️ antigo e feito pelo próprio corpo físico ou profissional).
Se as empresas de tecnologia podem lançar enormes quantias dinheiro na 🌧️ contratação dos escritores para criar melhores dados, isso questiona um pouco o quão “artificiais” são os AI atuais.
As grandes empresas 🌧️ de tecnologia não têm sido "que explícita tudo" sobre este processo, diz Chollet. que espera investimento na IA (e 🌧️ orçamentos anotação portanto) para “corrigir” no futuro próximo Manthey sugere os investidores provavelmente vai questionar o item da linha enorme 🌧️ ”tomado por“ heftys orçamentos dados”, Que cobrem licenciamento e anotações humanas iguais
Se os modelos atuais não podem correr o risco 🌧️ de ficar sem novas palavras para treinar, então talvez nós como escritores nunca vamos acabar com trabalho. Mas a tecnologia 🌧️ fidgets melhores models melhor modelo que tem diferentes técnicas e necessidades mais eficientes do treinamento pode aparecer A próxima 🌧️ geração dos anotadores terá necessidade ser maior da IA qualquer habilidade necessária dominar seguinte: física teórica ou diagnóstico médico?
A 🌧️ linguagem de cracking é, na melhor das hipóteses um objetivo intermediário. Nossas palavras serão apenas combustível temporário
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