📹 Remember this 🧑‍💻 #shorts #coding #ai #chatgpt →
👤 #Muazim →

@youtubabot: 📹1080p

This paper provides a complete, ground-up explanation of how Large Language Models (LLMs) work. A central section walks through the entire forward pass with concrete numbers: embedding lookup, Query/Key/Value matrices, the dot-product score matrix, softmax weights, weighted Value sums, layer-by-layer refinement, and the final word prediction. It explains how backpropagation adjusts every matrix in response to prediction errors. It also covers fine-tuning and RLHF in detail. The paper concludes by applying this understanding to explain precisely why LLMs fail at constraint satisfaction.

https://vzocca.substack.com/p/how-large-language-models-work

Musulmonlar qiladigan eng bema’ni ishlardan biri musulmon davlatlari hukumatlarini "qo‘g‘irchoq" deb atashdir. Musulmon dunyosida qo‘g‘irchoq rejimlar yo‘q. Bil’aks, shunday rejimlar borki, ular oʻta poraxo‘r va xudbin boʻlganidan, AQSh, Rossiya yoki Xitoy ularga pora berib, o‘z ta’sir doirasiga kiritib olgan. Biroq bu rejimlar o‘z xalqini majbur bo‘lganidan emas, balki o‘zlari shuni istagani uchun sotadi.

Aslida esa, bu rejimlar AQShdan ancha mustaqil, shuningdek, o‘z manfaatlariga ham ega va ularni AQShdan mustaqil ravishda ko‘zlaydi. Biz koʻrib turgan butun reallik yovuz AQSh butun dunyo ishlarini yashirincha boshqarib turgan ulkan fitnadan iborat emas. Aksariyat hollarda, eng yomon qassoblar va o‘g‘rilar o‘zimizdan chiqqan bo‘ladi va AQSh ulardan o‘z manfaati yo‘lida foydalangani kabi, ular ham AQShdan o‘z manfaatlari yo‘lida foydalanadi.

(C)

@Tafakkur_chizgilari

"if quantum computers start breaking cryptography a few years from now, don’t you dare come to this blog and tell me that I failed to warn you. This post is your warning. Please start switching to quantum-resistant encryption, and urge your company or organization or blockchain or standards body to do the same."

Scott Aaronson
(also one of the 3 scientists who said no to Epstein)


https://scottaaronson.blog/?p=9718

TGPages Atlas (https://tgpages.com/atlas/map/)

An interactive map of Telegram channels that helps you quickly find communities by topic and assess their interests. This is a convenient visual catalog for a basic analysis of the Telegram ecosystem. It's a useful resource for quickly finding similar channels, tracking thematic connections, and understanding audience distribution around a specific topic.

Link to the service (https://tgpages.com/atlas/map/)

#OSINT

Bugun bir qiziq jumlaga duch keldim:

O‘zingizni ko‘p yil yashagan deb o‘ylaysiz,
Lekin aslida bir xil yilni qayta-qayta takrorlab turibsiz.

Yangilanish, o‘zgarish ko‘proq harakat qilish orqali paydo bo‘lmaydi.
balki o‘zimizning eski fikrlarimiz va odatlarimizdan voz kechish bilan keladi.

@botirziyatov

Dunyoning boshqaruv pulti baribir Inson bo‘lib qolaveradi

Hozirgina Stenford Oliy Biznes Maktabi (Stanford GSB) professori Ched Jonsning «A.I. and Our Economic Future» mavzusidagi ma'ruzasini tingladim. Juda kuchli va AI trendlariga biroz sovuqqon, iqtisodiy nigoh bilan qarashga majbur qiladigan chiqish bo'libdi.

Professor Silicon vodiysining sun'iy intellekt sabab bir necha yilda iqtisodiyotning portlab ketishi haqidagi gaplar real iqtisodiy qonuniyatlarga biroz zid ekanini ta'kidladi.

Ched Jons aytdiki, oxirgi 1,5 asrda insoniyat elektr, ichki yonuv dvigatellari, kompyuter va Internetni kashf qildi. Bular dunyoni ostin-ustun qilgan bo'lsa ham, AQSH iqtisodiyoti barqaror ravishda yiliga atigi — 2 foiz atrofida o‘sib keldi. «Shunday ekan AI ham iqtisodiy o‘sish sur’atlarini qisqa muddatda keskin yuqoriga burib yuboradi deb o‘ylash fundamental iqtisodiyot qonuniyatlariga biroz sodda qarash bo‘ladi».

Professor ma'ruzasida «Weak Links» qonunini ham aytib ketdi: tizimning umumiy natijasini eng kuchli qismi emas eng zaif qismi belgilaydi. u buni quyidagicha izohladi:

«Bugun cho‘ntagingizdagi smartfonda 1970-yillardagi kompyuterlarga qaraganda 100 million marta ko‘p tranzistor bor. Lekin siz o‘sha davrdagi odamlardan 100 million marta unumdorroq emassiz. Nega?
Chunki smartfoningiz murakkab amallarni soniyalarda hisoblab berishi mumkin (kuchli halqa), lekin unga qanday ma’lumot kiritishni, qaysi strategiyani tanlashni va umuman qanday savol berishni baribir inson ongining o‘zi o‘ylab topishi kerak (kuchsiz halqa). Tizimdagi boshqa kuchsiz halqalar (logistika, qonunchilik, infratuzilma) bir vaqtda rivojlanmas ekan, bitta sohaning o‘ta kuchayishi umumiy o‘sish ko‘rsatkichlarini tubdan o‘zgartira olmaydi».

Ched Jonsonning fikricha, yaqin yillarda sun’iy intellekt modellari va hisoblash quvvatlari shunchalik ko‘payib, ommalashib ketadiki, ulardan foydalanish tannarxi deyarli nolga yaqinlashadi. Neyrotarmoqlar hamma joyda bo‘ladi, demak, ular endi taqchil resurs hisoblanmaydi. Natijada, tizimda avtomatlashtirish eng qiyin bo‘lgan element — ya’ni inson omili, uning strategik qarorlari va boshqaruvi eng qimmatli, eng yuqori haq to‘lanadigan aktivga aylanadi. Buni tushuntirish uchun kompyuterlar tarixidan misol keltirdi: 1990-yillarda kompyuterlar endi kirib kelayotganda, ularning YaIMdagi ulushi keskin oshgan edi. Bugun esa kompyuterlar hamma joyda bor, lekin ularning iqtisodiyotdagi ulushi kamaygan, chunki ularning qiymati arzonlashib, taqchilligi yo‘qolgan. AI bilan ham aynan shu narsa takrorlanadi.

Professor ma’ruzasini yakunida aytishicha, hatto sun’iy intellekt har yili 10 foizdan o‘sadigan eng shiddatli, agressiv ssenariyda rivojlangan taqdirda ham, iqtisodiyotning to‘liq yangilanishi va o‘zgarishi uchun kamida 30-50 yil vaqt ketadi. «O‘z vaqtida zavodlarni bug‘ energiyasidan elektr motorlariga o‘tkazish, yangi logistika va infratuzilmalarni qurish qanchalik uzoq vaqt talab qilgan bo‘lsa, AIning hayotimizdagi barcha zaif nuqtalarga singishi ham shunday katta sabr va vaqtni talab qiladi», - demoqda u.

@lazizhamidov