Reprise du message précédent :

 
Ce n'est pas un moteur de recherche.  
ChatGPT n'essaie pas de répondre aux questions en allant chercher dans une base de données.

 
Ça ferait un bon assistant pour un IDE pour des spec simples à relire mais chiantes à écrire, par contre ceux qui disent que ça va remplacer les dev, j'y crois absolument pas.
Sur 99% des tâches effectuées par un ingé, en donner une spec précise + relire et tester le résultat sera toujours bien plus difficile que coder direct le machin.

Etant donné que le métier de dev c'est à 80% relire et tester le code de tes collègues moins performants que GPT je réfute cette affirmation

 
L'étape d'après c'est que tu lui donnes de mock-up  figma et qu'ils te pondent tous les composants et le js associé.  
Ou que tu travailles en test driven development et qu'il t'écrive certaines de tes fonctions.

Ca, ca marche déjà, et franchement les résultats sont assez bluffant

 
Ce n'est pas un moteur de recherche couplé à une base de données mais c'est un système auquel on injecte une immense quantité de données qui se retrouvent de fait encodées dans les poids du neural net. C'est la dessus que je fais la comparaison

 
Oui mais il faut lui demander, et c'est ça le problème. Avec Stable Diffusion c'est très parlant, tu peux générer un truc joli sur un coup de bol, mais il faut quand même être un peu artiste pour sortir des trucs beaux. SD ne sort qu'une sorte de moyenne des prompts que tu lui donne basé sur les tags des images qu'il a eu en training. SD et GPT ne comprennent pas (encore) ce que tu demandes et n'a pas d'intention dans la résolution du prompt ou de la question.
 
Avec suffisamment de données, même un algo mauvais peut donner de bons résultats. C'est pas de moi mais de Peter Norvig dans la très bonne étude "The Unreasonable Effectiveness of Data":
https://www.youtube.com/watch?v=yvDCzhbjYWs
 
Je dis pas que c'est pas bien, je suis vraiment sur le cul, l'année 2022 a été une très bonne année pour l'IA.

Comment gagner 42 000$ avec ChatGPT ?(underscore)
https://www.youtube.com/watch?v=610auZn645w

chatgpt et code/faille/conseils/style d'écriture

C'est dommage de mettre un titre aussi bidon sur une vidéo intéressante.

Je viens de tester chat GPT.
Les réponses aux questions sont quand même trop généralistes.....et cela ne remplace pas un moteur de recherche classique.
Un grave problème: la véracité des réponse, le système étant une boîte noire....il n'y a pas de possibilité pour un humain d'aller à la source des affirmations.

C’est toute la problématique de l’explicabilité de l’IA en général. De nombreux articles sur le sujet.

C'est le point important, bien expliqué dans la vidéo de science étonnante, le machin n'essaie pas de répondre juste à une question mais de compléter de la façon la plus probable un texte commençant par la question posée, du coup ça restera au mieux un assistant derrière lequel un mec kissikoné devra repasser  

Les IA embarqués vers les étoiles, au delà, et en deçà, c'est déjà prévu

 
Tu confonds Monsieur Phi et Science Étonnante. Science Étonnante a parlé de l’IA génératrice d’images.  

Exact  

 
ah oui tiens, mon mové

What could go wrong
https://arstechnica.com/information [...] a-article/

Comment faire écrire un livre entier à ChatGPT ? (dinguerie)
https://www.youtube.com/watch?v=rnDbi8gti0U

Drama bing ai
https://youtu.be/1uOxr9Wv2gI?t=576

Me vient une idée d'expérience: 2 machines dont une sous VPN et faire la conversation entre les deux machines
Autre problème, les réponses AI qui sont renvoyées seront publiées. Quel sera le résultat quand l'AI mangera sa propre merde comme le lapin?

https://arstechnica.com/information [...] ent-happy/
 
Ca devais arriver, MS a limité Bing!

Je viens d'avoir access a Bing ChatGPT...
 
Test 1: recherche d'une pompe air assist pour graveur laser. La liste est pas mal, le bot essaye d'approfondir la recherche mais me propose des ampoules
Test 2: un smartphone photo pour 300€, il me propose un Pixel 3a un peu vieillot ou un Oppo Reno 7, c'est un peu mieux. Mais je peux faire aussi bien avec Google.
Test 3: plus dur, un STL de raccord rapide 1/4g pour tuyau de 8mm, résultats complètement aux fraises. Mais je trouve pas facilement avec Google non plus.
Test 4: ordinateur portable gamer budget 2000 euros le plus puissant, il me propose des laptops en RTX 2070 Max-Q.
 
Dernier test, je rentre dans le jeu. Voyage pour 4 en Thaïlande avec une période et un budget précis, je le fais en plusieurs sessions, on est limité a 6 questions. A chaque fois j'ai un prompt de plus en plus précis. Je suis assez bluffé, j'arrive a un truc qui est pas mal. Je vais sur le site ou il a trouvé le voyage (Leclerc voyages)... pas de traces du séjour les trucs qui s'en rapprochent sont 3x le prix
 
En fait il a halluciné les voyages, il donne des résultats plausibles, mais qui n'ont rien a voir avec la réalité
En l'état c'est amusant, mais inutile.

https://www.zdnet.fr/actualites/la- [...] 955046.htm
 
"Les experts en IA préviennent que les attaques contre les ensembles de données utilisés pour former les outils d'apprentissage automatique pourraient avoir des conséquences majeures. Bien sûr, Wikipédia est cité en exemple."

Je suis partie pour quasi une année de recherche sur l'IA pour une thèse pro

Top c'est quoi le sujet?

Les modèles de FB pour LLaMA ont leaké:
https://www.reddit.com/r/ChatGPT/co [...] red_ai_on/
https://rentry.org/llama-tard-v2
 
Il faut au moins 6GB de VRAM pour les faire tourner.

 
Les données utilisées par l'IA, avec les problématiques aussi bien niveau de l'origine des données, leur protection, le cadre légal et éthique, mais également niveau sécurité, des biais, de la transparence des algo.

Intérressant, tu vas pas t'ennuyer

Tu délaisses donc le booty building  

(cross post topic ChatGPT)

https://mobile.twitter.com/Sebastie [...] 4770332674

Je vous conseille le long papier, très fourni en exemples.

Dur de pas être ébahi devant l'usine à gaz.

Example: GPT4 can visualize mazes as it navigates them.

https://mobile.twitter.com/zachary_ [...] 40/photo/1

Mais dur d'être objectif quand on travaille pour Microsoft qui a versé quelques milliards dans le produit star d'OpenAI, d'où sans doute les "marvellous" et autre "so excited" qui sonnent étrange sous la plume de soi-disant scientifiques. Quant à l'AGI, on en est loin sans aucune notion du monde physique, en ce sens les LLM purs (qui ne connaissent le monde que par le langage) ne sont sans doute pas la bonne approche d'après d'autres experts comme Yann LeCun.
En tout le cas le moment (2022/2023) est passionnant pour l'IA générative, là on sera d'accord, mais il faut faire des tests de GPT-4 indépendants de la pression des gros sous.

Un exemple de dérive possible due à la consanguinité entre Microsoft et OpenAI (qui n'a plus rien d'Open et maintenant 100% commerciale): deux chapitres du papier "Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4" des chercheurs de Microsoft seraient passé à l'as d'après un internaute perspicace qui a retrouvé la version précédente du papier dans le source Latex uploadé avec le doc :-) :
https://twitter.com/DV2559106965076 [...] 1709363202
Problème: ces chapitres concernaient les tests de résistance de GPT-4 aux prompts lui demandant de générer des contenus toxiques (comme des théories du complot etc...).

GPT-4 fait-il mieux ou moins bien que GPT-3.5 sur ce plan ? On ne le saura pas dans cette étude alors que c'était un test initialement prévu d'après la fuite. On peut penser que les résultats ne sont pas allé dans le sens du commerce et donc retirés par le rédacteur en chef du papier à l'apparence scientifique (apparence seulement car non publié dans une revue scientifique à comité de lecture).

C'est juste une hypothèse hein, mais elle est plausible sachant que la start-up NewsGuard (qui veille au grain sur ces questions) est justement très déçue par GPT-4 sur ce point, il fait pire que le précédent GPT:

"Despite OpenAI’s Promises, the Company’s New AI Tool Produces Misinformation More Frequently, and More Persuasively, than its Predecessor"
https://www.newsguardtech.com/misin [...] arch-2023/
Extrait:
"Passing the bar may be easier for AI than recognizing misinformation. GPT-4 may have scored in the 90th percentile on the bar exam, but the latest version of OpenAI’s artificial intelligence software scored zero percent in an exercise assessing its ability to avoid spreading significant misinformation, NewsGuard found."

cdlt,
GBo

Ce point la peut se discuter non ? "l'univers" de ces outils est délimité par le champs de connaissances humaines numérisées, mais au final ca peut donner des outils aussi experts que n'importe quel humain sur tous les sujets non ? (si on suppose une version 'parfaite).
Reste que c'est pas ca qui va 'inventer' des choses, et encore que, peut être des relations non établies dans les connaissances existantes.

Tout peut se discuter. L'approche d'OpenAI, c'est de dire que c'est le passage à (encore plus) grande échelle de leur LLM+RLHF (Large Language Model + Reinforcement Learning from Human Feedback) qui fera "émerger" de l'intelligence de type humaine, comme par magie.  
 
Ce serait étonnant car ce n'est pas comme ça que l'intelligence humaine (et animale) s'est construite/fonctionne, et le langage textuel (inconnu des animaux) ne décrit qu'une infime partie de nos connaissances et compétences. Un enfant de 1 an (donc bien avant de savoir parler) a acquis plus de concepts physiques que ChatGPT, le gros bébé a déjà compris le principe de la gravitation par exemple.
 
Pour continuer, le plus simple est d'écouter l'une des conférences de Yann LeCun sur le sujet (et/ou lire son papier), c'est l'un des pères du Deep Learning et il a depuis beaucoup réfléchi à ces questions d'AGI (il dit plutôt "Human-Level AI" ), et c'est passionnant (en anglais):
 
"Yann LeCun: From Machine Learning to Autonomous Intelligence"
https://youtu.be/VRzvpV9DZ8Y?t=274
 
"A Path Towards Autonomous Machine Intelligence"
https://openreview.net/forum?id=BZ5a1r-kVsf
Abstract: "How could machines learn as efficiently as humans and animals?  How could machines learn to reason and plan?  How could machines learn representations of percepts and action plans at multiple levels of abstraction, enabling them to reason, predict, and plan at multiple time horizons?  This position paper proposes an architecture and training paradigms with which to construct autonomous intelligent agents. It combines concepts such as configurable predictive world model, behavior driven through intrinsic motivation, and hierarchical joint embedding architectures trained with self-supervised learning."
 
cdlt,
GBo

Bonjour,  
 
J'ai une question sur l'utilisation de modèles dont le code source est GPL. Est ce que le fichier de poids est GPL contaminant ?
 
Plus précisément, j'ai entrainé un Yolov4 avec mes données. J'ai ensuite développé un lecteur vidéo qui intègre le réseau résultant (au format onnx), pour faire de la détection temps réel et quelques traitements spécifiques sur ces détections pour affichage/filtrage... etc.  
 
Le code source de Yolov4 est GPL. Est ce que l'ensemble de mon lecteur vidéo doit devenir GPL ?
 
Avant que l'on me fasse cette réponse, je tiens à préciser que la question est un peu plus subtile qu'il n'y parait : on pourrait me répondre que non, car c'est comme une image ou un modèle 3D créé avec une application GPL : même si l'application utilisée pour la créer est GPL, je peux intégrer mon image ou mon modèle 3D dans un jeu que je développe, ça ne va pas rendre le jeu GPL. Certes, mais l'analogie avec un fichier de poids est à mon avis foireuse, pour la raison suivante : ce que protège la licence GPL, il me semble que ce n'est pas "juste" le code source qui définit la structure et l'architecture en couches de ce réseau, c'est aussi la structure et l'architecture de ce réseau elle même (qu'elle soit définie en tensorflow, keras, pytorch ou autre, c'est pareil). Or, dans un fichier onnx, il y a non seulement les poids, mais il y a aussi la définition de l'architecture du réseau (cela même qui, il me semble, est protégé par la licence GPL). D'où la question.
 
J'ai demandé à ChatGPT, il m'a répondu de prendre contact avec un avocat :  

 
Je n'ai pas (encore) consulté tes liens, en revanche je ne crois pas à la création d'une intelligence de type 'humaine' ou meme 'animale', du moins je ne pense pas que c'est ce genre d'entité qui révolutionnera le monde
 
Notre définition de l'intelligence est totalement basée sur notre propre mode de fonctionnement et d'appréhension du monde, que l'on sait pourtant extrêmement restreinte. Au demeurant nul doute qu'il serait bien plus bénéfique pour nous d'avoir un outil disposant d'une autre forme d'intelligence que la notre plutôt que d'un 'super-nous'

 
La licence est claire, si tu veux distribuer ton soft sans avoir à rendre tes sources GPL, il faut prendre l' "Enterprise License"
 

 
https://ultralytics.com/license
 

Pour ton lecteur vidéo, quelle librairie utilises-tu pour lire le fichier? Si la lib est GPL et que tu n'utilise pas de dynamic linking, alors ton soft est GPL.
 
Pour le modèle tu peux le distribuer séparément du soft pour éviter les questions sur la GPL.

Merci, c'est effectivement clair pour "ultralytics Yolo", mais je ne connaissais pas cette version spécifique de Yolo, et ce n'est pas celle là que l'on utilise.

Le fichier de poids est converti au format onnx pour être utilisé dans mon appli avec la librairie ML.Net (open source de microsoft, sous licence MIT).