GigaChat и “прочность шампанского”

Посмотрим, насколько хорошо удастся “исследовать” вопросы из записки про “шампанское и хлопок” при помощи GigaChat (через бота в Telegram). Результат, конечно, получше, чем у YandexGPT из прошлой записки по теме, однако с уровнем “интеллекта” – проблемы:

Намного ли прочнее обычного хлопок от шампанского?
GigaChat:
Шампанское — это игристое вино, которое обычно изготавливается из трех сортов винограда: шардоне, пино нуар и пино менье. Оно имеет высокую кислотность и низкую концентрацию сахара, что делает его более прочным, чем обычный хлопок. Однако, прочность шампанского зависит от многих факторов, включая его состав, способ производства и хранения. Поэтому, если вы хотите узнать, насколько прочно конкретное шампанское, лучше всего обратиться к производителю или специалисту в этой области.

Насколько громче обычного хлопок от шампанского?
GigaChat:
Шампанское обычно имеет более высокий уровень звукопроницаемости, чем обычный хлопок. Это связано с тем, что шампанское содержит больше пузырьков, которые создают больше шума при открытии бутылки. Однако, громкость звука также зависит от многих других факторов, таких как размер и форма бутылки, способ ее открытия и окружающая среда. Поэтому, если вы хотите узнать, насколько громко будет звучать конкретная бутылка шампанского, лучше всего обратиться к производителю или специалисту в этой области.

Так что, если вы не знали, обратите внимание: “высокая кислотность и низкая концентрация сахара” – вот что делает шампанское более прочным, чем обычный хлопок.

Тут хорошо вспомнить про весь этот “хайп” в СМИ, где LLM уже не только ЕГЭ сдают и “тест Тьюринга” проходят (см. кстати, про морфологический переворот и ветки-омонимы), но и, якобы, смогут заменить человека при проведении исследований. Последний момент, кстати, особенно не радует в свете Нового Средневековья: так как современные LLM выдают неплохой текст без орфографических ошибок, имитирующий объяснения и умозаключения, то эти самые LLM уже пытаются повсеместно применять для “решения” задач диагностики и задач исследования, по которым в качестве результата должен быть именно текст. И тут специалисты в тех областях, где пытались применить LLM, даже увидев явные и неприемлемые расхождения, дефекты выдачи, принимаются утверждать, что “ошибки есть, но инструмент-то хороший и его наверняка можно улучшить”, полностью упуская из виду, что LLM не является ни универсальным инструментом для анализа, ни автоматизированной экспертной системой с хоть каким-то строгим представлением “знаний” внутри, ни, тем более, системой компьютерных доказательств, а это всего лишь генератор текстов по цепочкам.

Адрес записки: https://dxdt.ru/2024/01/04/12098/

Похожие записки:



Далее - мнения и дискуссии

(Сообщения ниже добавляются читателями сайта, через форму, расположенную в конце страницы.)

Комментарии читателей блога: 2

  • 1. 10th January 2024, 22:49 // Читатель Chara_VerKys написал:

    спасибо за технические особенности TLS, очень сильно помогло в разборе и написании курсовой

    надо бы почитать и остальной блог, а то похоже что-то интересное, потипу этого теста на хлопок шампанского, пропускаю

  • 2. 11th January 2024, 11:11 // Александр Венедюхин:

    Спасибо.

Написать комментарий

Ваш комментарий:

Введите ключевое слово "9RDS7" латиницей СПРАВА НАЛЕВО (<--) без кавычек: (это необходимо для защиты от спама).

Если видите "капчу", то решите её. Это необходимо для отправки комментария ("капча" не применяется для зарегистрированных пользователей). Обычно, комментарии поступают на премодерацию, которая нередко занимает продолжительное время.