ChatGPT, las mates y las pizzas bien. Me estáis pasando ejemplos donde ChatGPT fallaba hace unos días y ahora lo resuelve bien. Así que poco puedo comparar.
LLMS
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Tokenizer Word Reversal Issue: Model Perception and Prompt Solutions
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Escribir palabras al revés: Mismo fallo en ambos. Como dato curioso, esto ocurre por la forma en la que se subdividen las palabras por el tokenizador y cómo el modelo las percibe. Se puede solucionar fácil con instrucciones intermedias. (sig. tweet)
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Failed ChatGPT Prompts: Sharing Examples for Comparison
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Can you share with me prompts that have failed for you with ChatGPT? I want to do some comparisons I'll be posting examples in this thread
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Is Bing Chat Running on GPT-4? Microsoft CEO Weighs In
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— Carlos Santana (@DotCSV) 11 février 2023
No descartemos que Bing Chat esté funcionando sobre GPT-4 "Pe-pe-ro Carlos… No significa eso que sería un modelo más potente y caro. Y por tanto inviable para un servicio masivo como Bing" Primero escuchad lo que dice el CEO de Microsoft sobre esto, y luego os respondo.
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GPT’s remarkable ability to generalize with invented words
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Aún recuerdo del paper original de GPT-3 lo impresionante que me resultaban los experimentos donde el modelo entendía y operaba con palabras inventadas, demostrando así su capacidad de generalizar su conocimiento. Ahora ya estamos aquí, y no deja de ser igualmente impresionante!
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Microsoft to demo ChatGPT-like AI in Office apps soon
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The Verge reporting Microsoft to demo its new ChatGPT-like AI in Word, PowerPoint, and Outlook soon.
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Skepticism about prompt vs human-written policy in ChatGPT RLHF
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Thought about this more: It doesn’t make sense it’s the prompt, because inference costs. Still feels human-written — but why would you RLHF into reciting all policy verbatim? ChatGPT falls for the same trick and the text it recites is just parameters.
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ChatGPT Passes Bar Exam According to CTO
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The CTO of one company mentioned today that ChatGPT “has passed the bar exam”.
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Microsoft vs Google: LLM Capabilities Actually Quite Similar
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But once you get past Microsoft’s razmataz vs Google’s damp squib — how different are the capabilities of their large language models? I’m going to go ahead and say it — not that different.
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LLMs Still Hallucinate: Major Obstacle to Large-Scale Deployment
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Fundamentally, LLMs are still not ready for the large-scale deployment both companies envision — because they still ‘hallucinate.’ ChatGPT, BARD et al basically still get s*** wrong, and they make s*** up. Those kinks need to be worked out fast.