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texto:

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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 betano 1x ascensão e vários outros jornalistas freelance A carga é flexível a trabalho melhor que 🫦 estamos acostumado com o pagamento nunca se esgotam as tarefas mas aquilo ao qual escrevemos não será lido ninguém 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 betano 1x escrever que se tornam sinônimo 🫦 com uma ideia própria: inteligência artificial!

Mas antes de arriscarem levar a uma superinteligência divina ou ao devastador desemprego betano 1x 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 betano 1x 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 betano 1x 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 betano 1x 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 betano 1xbetano 1xprópria 🫦 saída (os chamados dados sintéticos)? Nossa Internet ciborgue – co-autoria nossa com nossas máquinas da palavra - poderia então inchar 🫦 ad infinitom sem tanta 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 quebetano 1xprópria eficácia leva àtrofia: quem teria pensado?

Shumailov me explicou que cada vez betano 1x um modelo é 🫦 treinado sobre dados sintéticos, ele perde a consciência da longa cauda de "dados minoritário" nos quais foi originalmente treinados (palavra 🫦 raramente 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 não conseguir mais ser capazes antes mesmo deles serem úteis nesse momento; A empresa líder betano 1x investimentos iniciais 🫦 da SEquoia mostrou como empresas AI terão necessidade do preenchimento das lacunas na receita no valor total dos USR$ 500 🫦 bilhões até o final deste ano com objetivo manter investidores satisfeitos: As máquinas-palavra podem ter fome – O capital por 🫦 detrás delas também tem 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 betano 1x 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-se na boca dos 🫦 fornores próprios molóqueis (Molanch).

Quando assumi o papel de anotador AI, ou mais precisamente como "especialista sênior betano 1x 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 betano 1x vez da corrida pelas colinas ficou lá dentro. Mas o nosso destruidor é generoso; basta 🫦 pagar por isso: se fossemos fumar no sector... poderíamos também ficar ricos nos fumos!

skip promoção newsletter passado

após a promoção da 🫦 newsletter;

Trabalhadores betano 1x thrall para a máquina Moloch no clássico de ficção científica Metrópole, 1927 Fritz Lang.


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: 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 betano 1x se automatizar... É como ter sido 🫦 pago pra gravar na areia! Susurrar segredos numa laje da manteiga? Mesmo quando nossas palavras poderiam fazer alguma coisa acontecer 🫦 não poderíamos reconhecêla nunca mais.”

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 betano 1x 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 na hora ao trabalhar”.

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 betano 1x 🫦 dinheiro fazendo isso acontecer, diz ela ”.

Será que os humanos vão escrever para sempre as palavras de modelos AI precisam 🫦 fazer trabalhos betano 1x 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 betano 1x desenvolvimento para papéis mais especializados altamente pagos. 🫦 medida que os modelos melhoram na escrita (a qualidade dos dados sobre treinamentos necessários aumenta). Salário maior segue-se; Vários cargos 🫦 remotos pagarão aos escritores acima da faixa etária média 30 libras por hora: fornecedores terceirizados como Scale AI – avaliado 🫦 entre USR$ 14 bilhões - também estão capitalizando essa escassez ao nível das informações relacionadas à formação básica...

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 betano 1x 🫦 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 betano 1x 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 betano 1x 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 betano 1x 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 betano 1x 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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