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Alysson
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Alysson
@leastsquared_
personal account. nlp. ai/ml. optimization. researcher. literature.
Internet Sumali Mart 2011
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all the CEOs sacrificing sleep at the alter of productivity, is most certainly going to back fire.
So much of decision making degrades as you get less sleep and no, you don't get "use to it." You just remain in a perpetual bad state.
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Curiosidade: o "jupyter" de jupyter notebook vem de JUlia, PYthon e R
Maki@renatarsilvax
Alguém trabalha ou já trabalhou, com a linguagem Julia?
Deutsch
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ahhhh ta explicado pq os politicos desviam dinheiro, eles estao tentando corrigir o sistema!
Sibelius Seraphini@sseraphini
Você não resolve um sistema ineficiente com mais dinheiro Na verdade você precisa remover dinheiro do sistema
Português
Aqui na @growlyoficial temos um agente que periodicamente realiza testes em staging e produção como um usuário real, identifica falhas, gera um report e cria issues caso algo esteja errado. Como vocês estão fazendo?
Português
Daria ainda pra ir mais a fundo e fazer uma análise metacognitiva pra identificar ONDE e o QUE começou a causar a resposta errada/não seguir o comportamento esperado analisando os logits do output da LLM 😁
Alysson@leastsquared_
Sobre o eval: - relevância: embedding das frases, e calcula sim(si, O)/somatório(SJ, O); - redundância: sim(si, sj) para todos os s em S - informatividade: entropia da relevância O = centro ou média do embedding de todo o texto, é um "resumo" temático S = conjunto de frases
Português
me digam músicas brasileiras pra eu apresentar pra meus amigos russos e mudar a vida deles
Português
Sobre o eval:
- relevância: embedding das frases, e calcula sim(si, O)/somatório(SJ, O);
- redundância: sim(si, sj) para todos os s em S
- informatividade: entropia da relevância
O = centro ou média do embedding de todo o texto, é um "resumo" temático
S = conjunto de frases
Alysson@leastsquared_
Diante disso fiz: - avaliador a priori de prompts, usando métricas de relevancia, redundância e informatividade sobre as frases; - avaliador a posteriori ou experimental, pra gerar ≥ 35 resultados com o prompt antes/depois e avaliar com true/false se teve o resultado esperado
Português
@leastsquared_ Se tu explicar direitinho pra que serve e como usar da boa
Português
Diante disso fiz:
- avaliador a priori de prompts, usando métricas de relevancia, redundância e informatividade sobre as frases;
- avaliador a posteriori ou experimental, pra gerar ≥ 35 resultados com o prompt antes/depois e avaliar com true/false se teve o resultado esperado
Grazi | Notion addict on bodybuilder arc@Grazinascito
Ficar refinando prompts e skills de IA é um puta trampo de corno né
Português
@vittheactivist O Ecchi é "necessário", mas infelizmente só mostra pq isso lá pra reta final nos últimos episódios.
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tnc se n fosse o tanto de ecchi desnecessário e como destruíram fire force era p ser tipo um soul world
soul eater tem que voltar e dessa vez fiel ao mangá pls
BrendoBMS@BrendoBMS
MAKA, SOUL, BLACK ☆ STAR, KID E SHINIGAMI EM FIRE FORCE!!!! SOUL EATER VIVEEEEEE PORRAAAAAAAAAAAAAAAA
Português
@renatarsilvax Usam geralmente na academia *as vezes*, e uns random fora. É bem nichada. No site tem mt info sobre essas coisas tb
Português
Daí vejo se a alteração melhorou de fato e tenho artefatos pra mostrar quantitativamente e até visualmente
Diferente desses avaliadores SUBJETIVOS de frameworks como langsue, que simplemente chama um modelo e fala "ah, de uma nota aí de 0 a 10 se a resposta foi correta rsrs"
Português
アニメの制作に携わった皆様お疲れさま！
そして何より、
炎炎ノ消防隊に最後まで付き合ってくれたファンや別にファンじゃなかった方もガチでお疲れさま！
そして僕もお疲れ！
また炎炎のプロジェクトやら別件でなんかあったら、いつもみたいに宣伝しに現れるねー！
そん時はよろしく！バイバイ！！
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