Как работают LLM: DeepSeek, ChatGPT и другие? — Ивар ft. Михаил Бурцев | Мыслить как ученый

00:00 – Введение: Как развиваются нейросети и языковые модели

05:33 – История и развитие нейронных сетей: от первых экспериментов до GPT-4

12:01 – Языковые модели (LLM) и их применение: где сегодня используется ИИ?

15:07 – Инновации OpenAI и успех ChatGPT: что сделало модель такой популярной?

16:11 – Как работают пороговые значения в предсказаниях языковых моделей?

19:50 – Мотивация и агентность в моделях ИИ: могут ли они принимать решения?

23:03 – Различия в обучении нейросетей: какие подходы используют разработчики?

27:09 – Эффективность обработки длинных текстов в современных LLM

31:16 – Качество и специфика обучения языковых моделей: на что это влияет?

32:33 – Выбор инструментов для работы с ИИ: советы программистам и менеджерам

36:09 – История OpenAI: как компания повлияла на развитие искусственного интеллекта?

42:02 – Почему Илон Маск боится ИИ? Паранойя и создание DeepSeek

45:26 – Новые подходы в разработке моделей ИИ: что повышает их эффективность?

50:46 – Главные тренды в применении ИИ для решения сложных задач

56:38 – Как искусственный интеллект используется в науке и медицине?

01:01:14 – Советы по эффективному использованию ИИ: как получить лучшие результаты?

#ИскусственныйИнтеллект #ЯзыковыеМодели #ChatGPT #Нейросети #ИИ #LLM #OpenAI #MachineLearning #Технологии #ГенеративныйИИ #БудущееИИ #DeepLearning #Наука #BigData