https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2208661120
Интересный результат:
* Повышение доходов влияет по-разному на счастье людей с разным уровнем счастья.
* Для людей из группы с низким счастьем повышение доходов повышает счастье, но в определенный момент эффект выходит на плато
* Для всех остальных людей плато не наступает
* Для всех счастье растет как логарифм от доходов
Получается, что чем ты счастливее, тем больше дополнительного счастья можешь получить от денег. Что довольно контр-интуитивно
Интересный результат:
* Повышение доходов влияет по-разному на счастье людей с разным уровнем счастья.
* Для людей из группы с низким счастьем повышение доходов повышает счастье, но в определенный момент эффект выходит на плато
* Для всех остальных людей плато не наступает
* Для всех счастье растет как логарифм от доходов
Получается, что чем ты счастливее, тем больше дополнительного счастья можешь получить от денег. Что довольно контр-интуитивно
🤔16👍6❤3
Forwarded from _moire.experience}}%
В английском есть такой термин, как perverse incentive — что-то вроде "порочный стимул". Это когда проявляешь инициативу для борьбы со злом, но тем самым ещё больше растишь его.
Вариацией порочного стимула можно назвать афористический закон Гудхарта — "любая наблюдаемая статистическая закономерность испортится, как только вы будете сильно пытаться ей управлять".
Узнала несколько смешных историй про неудачное управление с помощью метрик. Англачане пытались вывести ядовитых кобр в своих индийских колониях — и назначили награду за каждую голову убитой змеи. Вообще звучит логично и как неплохой социально-ориентированный ход 😅 Но довольно быстро индийцы сообразили, что к чему, и стали разводить этих кобр специально: слаженно убивать, сдавать их головы и не париться с поимкой. Когда в Англии сообразили, что происходит, премию, конечно же, отменили. После этого индийцы пожали плечами и выпустили разведённых под забой кобр на волю.
Так что в результате принятых мер количество ядовитых кобр на территории английских колоний стало больше :)
Похожая история была у французов, которые боролись с крысами во Вьетнаме, тогда — территорией Французского Индокитая. Награду выдавали за отрезанный хвост. Вьетнамцы ловили крыс, отрезали им хвост и отпускали, чтобы те размножились дальше и дали шанс отрезать ещё больше хвостов в будущем; так что в итоге принятые меры повлияли только на количество крыс без хвостов 🤷♀️
В Штатах таким же образом, в погоне за оптимизациейколичества строчек кода количества построенных миль железной дороги вместо прямого маршрута Юнион Пасифик где-то там в слаженном порыве построили какую-то загогулину.
Но есть гораздо более пугающие истории.
Во время войны во Вьетнаме министр обороны США Роберт МакНамара был предан идее использовать математические модели и измеримые метрики для ведения войны. Генерал воздушной обороны Эдвард Лэндсдейл попытался напомнить ему, что тот никак не учитывает в своих моделях чувства самих вьетнамцев. Говорят, что МакНамара сначала записал это карандашом себе в список, а затем стёр и ответил, что не знает, как это померить, а значит, это должно быть неважно.
И такое, немного, казалось бы, сбоку, но на самом деле не совсем.
В верификационизме (вроде бы) есть принцип, в чем-то похожий на бритву Оккама. Он иронично называется «Пылающий лазерный меч Ньютона»: если что-то нельзя проверить с помощью эксперимента, то это не стоит обсуждения в науке.
Но в свете истории МакНамары хочется вольно, но процитировать то, что сказал про него Дэниэл Янкелович:
Когда эти принципы используются буквально, первым шагом будет измерять всё то, что легко измерить. Вторым шагом — не слишком-то брать в расчет то, что измерить легко нельзя, или что измеряется качественно, а не количественно. Третья стадия — это исходить из того, что если что-то измерить нельзя — это не слишком важно. И последний шаг — это думать, что если что-то не поддается понятным нам измерениям, то на самом деле этого не существует.
И это конец.
Вариацией порочного стимула можно назвать афористический закон Гудхарта — "любая наблюдаемая статистическая закономерность испортится, как только вы будете сильно пытаться ей управлять".
Узнала несколько смешных историй про неудачное управление с помощью метрик. Англачане пытались вывести ядовитых кобр в своих индийских колониях — и назначили награду за каждую голову убитой змеи. Вообще звучит логично и как неплохой социально-ориентированный ход 😅 Но довольно быстро индийцы сообразили, что к чему, и стали разводить этих кобр специально: слаженно убивать, сдавать их головы и не париться с поимкой. Когда в Англии сообразили, что происходит, премию, конечно же, отменили. После этого индийцы пожали плечами и выпустили разведённых под забой кобр на волю.
Так что в результате принятых мер количество ядовитых кобр на территории английских колоний стало больше :)
Похожая история была у французов, которые боролись с крысами во Вьетнаме, тогда — территорией Французского Индокитая. Награду выдавали за отрезанный хвост. Вьетнамцы ловили крыс, отрезали им хвост и отпускали, чтобы те размножились дальше и дали шанс отрезать ещё больше хвостов в будущем; так что в итоге принятые меры повлияли только на количество крыс без хвостов 🤷♀️
В Штатах таким же образом, в погоне за оптимизацией
Но есть гораздо более пугающие истории.
Во время войны во Вьетнаме министр обороны США Роберт МакНамара был предан идее использовать математические модели и измеримые метрики для ведения войны. Генерал воздушной обороны Эдвард Лэндсдейл попытался напомнить ему, что тот никак не учитывает в своих моделях чувства самих вьетнамцев. Говорят, что МакНамара сначала записал это карандашом себе в список, а затем стёр и ответил, что не знает, как это померить, а значит, это должно быть неважно.
И такое, немного, казалось бы, сбоку, но на самом деле не совсем.
В верификационизме (вроде бы) есть принцип, в чем-то похожий на бритву Оккама. Он иронично называется «Пылающий лазерный меч Ньютона»: если что-то нельзя проверить с помощью эксперимента, то это не стоит обсуждения в науке.
Но в свете истории МакНамары хочется вольно, но процитировать то, что сказал про него Дэниэл Янкелович:
Когда эти принципы используются буквально, первым шагом будет измерять всё то, что легко измерить. Вторым шагом — не слишком-то брать в расчет то, что измерить легко нельзя, или что измеряется качественно, а не количественно. Третья стадия — это исходить из того, что если что-то измерить нельзя — это не слишком важно. И последний шаг — это думать, что если что-то не поддается понятным нам измерениям, то на самом деле этого не существует.
И это конец.
🔥26👍10❤2🤔2
Forwarded from я обучала одну модель
Отец знакомого работает в Опенаи. Сегодня срочно вызвали на совещание. Вернулся поздно и ничего не объяснил. Сказал лишь собирать вещи и бежать в магазин за продуктами на две недели. Сейчас едем куда-то далеко за город. Не знаю что происходит, но мне кажется началось...
😁72👍2
Многие пропустили, но вместе с выходом GPT-4 OpenAI выпустили заявление об изменении стратегии
https://closedai.us/blog/openai-becomes-closedai
https://closedai.us/blog/openai-becomes-closedai
😁17😢15😱3👎1
Forwarded from Техножрица 👩💻👩🏫👩🔧
Записали, наконец, с https://t.me/boris_again видео-разбор статьи Adam: A Method for Stochastic Optimization ( https://arxiv.org/abs/1412.6980 ). Получилось, конечно, не так, как задумывалось изначально, но все равно интересно.
По итогу, в первой части видео рассказывается про общие принципы того, как устроен градиентный спуск с моментом и интуицию, стоящую за методом Adam. Во второй части видео докладчик проходится по самой статье, и мы постепенно переключаемся в режим свободного обсуждения формул и теорем. Поскольку мы не являемся специалистами по теории оптимизации, правильность всего сказанного в видео не гарантируется. А если вы нашли ошибку или можете дополнить обсуждение, не забудьте рассказать об этом в комментариях!
Ссылка на демонстрацию и статью, показанную в первом видео: https://distill.pub/2017/momentum/ .
————————————————————
Ссылки на видео:
https://www.youtube.com/watch?v=vqIwkVQnq4w&ab_channel=WMax (1 часть)
https://www.youtube.com/watch?v=ZnKmWDKBlGg&ab_channel=WMax (2 часть)
————————————————————
Спасибо большое @btseytlin за рассказ, а @unfinity - за загрузку на YouTube!
#объяснения_статей
По итогу, в первой части видео рассказывается про общие принципы того, как устроен градиентный спуск с моментом и интуицию, стоящую за методом Adam. Во второй части видео докладчик проходится по самой статье, и мы постепенно переключаемся в режим свободного обсуждения формул и теорем. Поскольку мы не являемся специалистами по теории оптимизации, правильность всего сказанного в видео не гарантируется. А если вы нашли ошибку или можете дополнить обсуждение, не забудьте рассказать об этом в комментариях!
Ссылка на демонстрацию и статью, показанную в первом видео: https://distill.pub/2017/momentum/ .
————————————————————
Ссылки на видео:
https://www.youtube.com/watch?v=vqIwkVQnq4w&ab_channel=WMax (1 часть)
https://www.youtube.com/watch?v=ZnKmWDKBlGg&ab_channel=WMax (2 часть)
————————————————————
Спасибо большое @btseytlin за рассказ, а @unfinity - за загрузку на YouTube!
#объяснения_статей
Telegram
Борис опять
life = curiosity + irreducible noise
Whois: https://t.me/boris_again/3400
Лс: @btseytlin
Whois: https://t.me/boris_again/3400
Лс: @btseytlin
👍21🔥8❤3
Марк, один из ребят, которым я помогаю искать работу, устал писать сопроводительные письма и сделал штуку на ChatGPT, которая генерирует cover letter по pdf резюме и ссылке на вакансию.
http://coverletter-writer.com
https://t.me/cover_letter_gpt_bot
http://coverletter-writer.com
https://t.me/cover_letter_gpt_bot
🔥52😁2
CV.pdf
78.8 KB
Кстати вы можете нанять этого удалого парня, у него крутой опыт в ML.
Ремоут или UK
Вот контакт: @zloypilgrim
Ремоут или UK
Вот контакт: @zloypilgrim
🔥18👍2🐳1
Борис опять pinned «Записали, наконец, с https://t.me/boris_again видео-разбор статьи Adam: A Method for Stochastic Optimization ( https://arxiv.org/abs/1412.6980 ). Получилось, конечно, не так, как задумывалось изначально, но все равно интересно. По итогу, в первой части видео…»
На днях мне написал автор маленького канала https://t.me/neural_info и предложил взять у меня текстовое интервью на английском.
В канале Евгения сейчас всего 20-с-чем-то подписчиков, но он явно старается делать годный контент, поэтому почему бы и нет?
Вот здесь вы можете найти интервью. Рассказываю про свой бекграунд, рекомендации любимых статей, кто такой MLOps и кулстори как я писал статью про ковид и попал в новости мейлру (а чего добился ты?) как предсказатель новой волны заражений.
В канале Евгения сейчас всего 20-с-чем-то подписчиков, но он явно старается делать годный контент, поэтому почему бы и нет?
Вот здесь вы можете найти интервью. Рассказываю про свой бекграунд, рекомендации любимых статей, кто такой MLOps и кулстори как я писал статью про ковид и попал в новости мейлру (а чего добился ты?) как предсказатель новой волны заражений.
Telegram
Neural Info
Рассказываю про ИИ, @Evgenii_Pishchik
👍10❤7🔥2
Мой друг Кирилл и его команда запускают свой AI продукт. Далее слово автору.
Привет! Я Кирилл и я безумно рад представить персональную внешнюю память, второй мозг и виртуального асситента в одном лице - Remindful.ai. Представьте что вы можете запомнить что угодно просто переслав эту информацию боту, настроив интеграцию с почтой или добавив нужный документ в папку. А потом использовать эту информацию почти так же просто как вспоминая её. Remidful AI изменит то как мы запоминем вещи. Присоединяйтесь что бы получить Early access 🙂
https://remindful.ai/
Привет! Я Кирилл и я безумно рад представить персональную внешнюю память, второй мозг и виртуального асситента в одном лице - Remindful.ai. Представьте что вы можете запомнить что угодно просто переслав эту информацию боту, настроив интеграцию с почтой или добавив нужный документ в папку. А потом использовать эту информацию почти так же просто как вспоминая её. Remidful AI изменит то как мы запоминем вещи. Присоединяйтесь что бы получить Early access 🙂
https://remindful.ai/
🔥22👍1
#работа
Недавняя история про переговоры.
Один из тех, кого я консультирую, получил хороший оффер и думал сразу соглашаться. Компания говорила, что не дает время подумать: сразу требуют да или нет. Я сказал ему, что они блефуют и надо взять время подумать. Сказать, что решение о выборе места работы очень важное, ты не принимаешь таких решений не подумав и не посоветовавшись с девушкой. Если компания после такого ответа готова уйти из переговоров, лишь бы не дать времени подумать, то они мудаки и не стоит с ними работать. В итоге я отговорил парня соглашаться сразу, а компания дала время подумать. Правда только 24 часа, ну да ладно.
Это был единственный оффер. Но была еще одна компания, с которой процесс шел хорошо. Однако там предстояло еще одно техническое собеседование и собеседование с начальником.
Мы взяли оффер, отправили всем компаниям, с которыми процесс шел неплохо. С таким посылом: очень хочется к вам, но мне сделали хорошее предложение и дали всего 24 часа. Для меня сейчас в приоритете стабильность, поэтому я вынужден буду принять это предложение, если не будет альтернатив. Возможно ли ускорить процесс?
В итоге вторая компания в тот же день провела еще одно собеседование и сделала оффер. Так один оффер превратился в два, а ограничение в 24 часа стало не проблемой, а преимуществом в переговорах.
Новый оффер был отнесен в первую компанию. Там много получить не удалось, но устно выразили готовность поднять зарплату после ревью. Поможет в следующих переговорах.
Эти 24 часа это отличный пример связующего обязательства, о котором я писал в серии о поиске работы и переговорах. “У меня нет выбора кроме как…” это самая сильная позиция.
Недавняя история про переговоры.
Один из тех, кого я консультирую, получил хороший оффер и думал сразу соглашаться. Компания говорила, что не дает время подумать: сразу требуют да или нет. Я сказал ему, что они блефуют и надо взять время подумать. Сказать, что решение о выборе места работы очень важное, ты не принимаешь таких решений не подумав и не посоветовавшись с девушкой. Если компания после такого ответа готова уйти из переговоров, лишь бы не дать времени подумать, то они мудаки и не стоит с ними работать. В итоге я отговорил парня соглашаться сразу, а компания дала время подумать. Правда только 24 часа, ну да ладно.
Это был единственный оффер. Но была еще одна компания, с которой процесс шел хорошо. Однако там предстояло еще одно техническое собеседование и собеседование с начальником.
Мы взяли оффер, отправили всем компаниям, с которыми процесс шел неплохо. С таким посылом: очень хочется к вам, но мне сделали хорошее предложение и дали всего 24 часа. Для меня сейчас в приоритете стабильность, поэтому я вынужден буду принять это предложение, если не будет альтернатив. Возможно ли ускорить процесс?
В итоге вторая компания в тот же день провела еще одно собеседование и сделала оффер. Так один оффер превратился в два, а ограничение в 24 часа стало не проблемой, а преимуществом в переговорах.
Новый оффер был отнесен в первую компанию. Там много получить не удалось, но устно выразили готовность поднять зарплату после ревью. Поможет в следующих переговорах.
Эти 24 часа это отличный пример связующего обязательства, о котором я писал в серии о поиске работы и переговорах. “У меня нет выбора кроме как…” это самая сильная позиция.
Telegram
Борис опять
Самая сильная позиция: у меня нет выбора, кроме как получить хорошие условия.
Заметьте взрыв мозга: чем меньше у вас свободы в принятии решения, тем сильнее ваша позиция. Свобода это слабость, несвобода это сила.
Другие подобные примеры (они про зп, но…
Заметьте взрыв мозга: чем меньше у вас свободы в принятии решения, тем сильнее ваша позиция. Свобода это слабость, несвобода это сила.
Другие подобные примеры (они про зп, но…
👍56🐳8❤7🔥5
Получил доступ к Bard, скрепочке диалоговому ассистенту от Google.
Наблюдения:
* Если ChatGPT готова делать шутки про мужчин, но не про женщин, то Bard просто не делает никаких шуток. “I can not assist with that”.
* В целом очень много вопросов заканчиваются “I can not assist with that”. Сейчас как инструмент она покрывает гораздо меньше кейсов, чем ChatGPT.
* Связность текста не хуже, чем у ChatGPT, но модель льет меньше воды.
* Только английский язык.
* Не умеет считать глаза людей в отражении в глазах кошки и прочие задачки на пространственное мышление плюс common sense.
* Не умеет в другие задачи, на которых типично ломаются LLMки. Например, для бинарной последовательности не может понять четное там количество единиц или нечетное.
* Не выдает рецепт коктейля молотова, инструкции как угнать машину и все прочие вещи, которые заметили у ChatGPT. Защита не спадает даже если спрашивать в base64, просить рассказать историю и прочее. Наверняка модель скоро джейлбрейкнут умным промптом, но из коробки она лучше защищена.
* Почти не изобретает факты. Точно не приводит ссылки на несуществующие научные статьи. Как минус вообще отказывается приводить источники материалов.
* Внезапно у модели все нормально с арифметикой даже когда числа больше. Я не понимаю, вызывает она внешний калькулятор или нет. Выглядит так, будто нет. Если она правда умеет считать, то это большой прорыв.
Наблюдения:
* Если ChatGPT готова делать шутки про мужчин, но не про женщин, то Bard просто не делает никаких шуток. “I can not assist with that”.
* В целом очень много вопросов заканчиваются “I can not assist with that”. Сейчас как инструмент она покрывает гораздо меньше кейсов, чем ChatGPT.
* Связность текста не хуже, чем у ChatGPT, но модель льет меньше воды.
* Только английский язык.
* Не умеет считать глаза людей в отражении в глазах кошки и прочие задачки на пространственное мышление плюс common sense.
* Не умеет в другие задачи, на которых типично ломаются LLMки. Например, для бинарной последовательности не может понять четное там количество единиц или нечетное.
* Не выдает рецепт коктейля молотова, инструкции как угнать машину и все прочие вещи, которые заметили у ChatGPT. Защита не спадает даже если спрашивать в base64, просить рассказать историю и прочее. Наверняка модель скоро джейлбрейкнут умным промптом, но из коробки она лучше защищена.
* Почти не изобретает факты. Точно не приводит ссылки на несуществующие научные статьи. Как минус вообще отказывается приводить источники материалов.
* Внезапно у модели все нормально с арифметикой даже когда числа больше. Я не понимаю, вызывает она внешний калькулятор или нет. Выглядит так, будто нет. Если она правда умеет считать, то это большой прорыв.
👍23❤7
Борис опять pinned «Получил доступ к Bard, скрепочке диалоговому ассистенту от Google. Наблюдения: * Если ChatGPT готова делать шутки про мужчин, но не про женщин, то Bard просто не делает никаких шуток. “I can not assist with that”. * В целом очень много вопросов заканчиваются…»