🔥 PTT.BEST 熱門專區 💬 八卦 Gossiping 😊 希洽 C_Chat 💰 股票 Stock 🏠 房屋 home-sale 🏀 美國職籃 NBA ⚾ 棒球 Baseball 👛 省錢 Lifeismoney 🚗 汽車 car 😡 政黑 HatePolitics 💻 電蝦 PC_Shopping 🥰 韓星 KoreaStar ✨ 英雄聯盟 LoL 🍿 電影 movie 🪖 軍事 Military 📡 通訊 MobileComm 🏀 台籃 basketballTW 🍼 寶媽 BabyMother 🇯🇵 日旅 Japan_Travel 🏭 科技 Tech_Job 👧 女孩 WomenTalk 👻 媽佛 marvel 💳 卡版 creditcard 👉 NS NSwitch 👉 PS5 PlayStation 👉 大氣 TY_Research 👉 婚姻 marriage 👉 台南 Tainan 👉 台中 TaichungBun 👉 Steam Steam 👉 高雄 Kaohsiung 👉 羽球 Badminton 👉 超商 CVS 👉 米哈遊 miHoYo 👉 iOS 👉 兄弟 Elephants 👉 日劇 Japandrama 👉 玄幻 CFantasy 👉 ES e-shopping 👉 WOW 👉 遊戲交易 Gamesale 👉 4X BaseballXXXX 👉 Lakers 👉 韓劇 KoreaDrama 👉 汽車買賣 CarShop 👉 機車 biker 👉 新竹 Hsinchu 👉 美保 BeautySalon 👉 串流 OTT 👉 歐美影集 EAseries 👉 手機交易 mobilesales 👉 健身 MuscleBeach 👉 MacShop 👉 Lions 👉 FGO FATE_GO 👉 中劇 China-Drama 👉 數位貨幣 DigiCurrency 👉 暗黑 DIABLO 👉 實習教師 studyteacher 👉 航空 Aviation 👉 藝文票券轉售 Drama-Ticket 👉 韓綜 KR_Entertain 👉 美妝 MakeUp 👉 速食 fastfood 👉 手錶 watch 👉 體適能 FITNESS 👉 攝影 DSLR 👉 Headphone 👉 嘻哈 Hip-Hop 👉 轉珠 PuzzleDragon 👉 美食 Food 👉 蔚藍 BlueArchive 👉 數位相機交易 DC_SALE 👉 筆電蝦 nb-shopping 👉 軟工 Soft_Job 👉 汪踢 Wanted 👉 台綜 TW_Entertain 👉 坂道閒聊 SakaTalk 👉 貓咪 cat 👉 日GO BabyProducts 👉 TypeMoon 👉 MLB 👉 職場 Salary 👉 臺劇 TaiwanDrama 👉 海賊王 ONE_PIECE 👉 PMGO PokemonGO 👉 國營 Gov_owned 👉 碧航 AzurLane 👉 家電 E-appliance 👉 布蘭德 Brand 👉 DMMG DMM_GAMES 👉 贈送 give 👉 神魔 ToS 👉 銀行服務板 Bank_Service 👉 原創 YuanChuang 👉 期權 Option 👉 重機 SuperBike
※ 引述《neo5277 (I am an agent of chaos)》之銘言: : 雖然這版是投資版,但是我覺得技術問題,還是先跟投資切開來比較好一點。 技術跟應用場景的問題我不談,之前的人已經談過了,大致上沒有問題。 不同領域的人可能體驗不太一樣,但LLM普及的程度並沒有這麼低,具體而言,主要是 ChatGPT ,在部分領域已經是不可或缺的必要工具,到了掛掉會影響到正常工作或不能工作的程度。 首先是 coding,就我而言,至少有50%的程式碼已經是由 ChatGPT 完成的,遇到 bug 我幾乎沒有再用 Google 或是 stackoverflow ,log 直接丟進 ChatGPT , 大部分情況下它都能大幅減少我的工作時間。 除了遇到有關於 pydantic 的問題,因為這個 module 最近出了V2,模型的回答經常會混合V1的答案,而且傻傻分不清楚,在之前舊的沒有納入 pydantic 的版本時,這問題更為嚴重,必須要自己先提供文件用RAG 讓它知道。 但是就我實際的觀察周邊的人,發現LLM 對於低階的工程師,高階的工程師的幫助個別顯著,但是對於中階工程師而且有使用上的困難。 低階的工程師處理的是低階的問題,本來基礎就不好,LLM本身的能力就能超越這些低階工程師。 高階工程師的能精準的知道自己需要的是什麼,哪些部分可以透過LLM來做比較快,那些自己來做比較不會出錯。懂得如何 prompting ,做問題拆解,所以也能很好的利用到LLM的好處。 而中階工程師就會卡在不上不下的狀況,低階的工作可以自己處理,但是有時候要處理高階工作時不知道要怎麼問LLM,不曉得怎麼做問題拆解,不知道怎麼為 LLM 的回答加入 constraints,那LLM的回答就經常不會是自己想要的答案,甚至是會繞遠路,簡單來講,就是不會發問,因為處理高階問題時,問出正確的問題,提供正確的限制式很重要。 我舉例來說,我自己做RAG的系統,很多人問問題的方式不是在問問題,而是提供幾個關鍵字,當作搜尋引擎在用,那回答的品質當然不好,這也是為什麼 OpenAI 還要做 SearchGPT 的原因之一。 同樣的狀況,也會發生在其他會大量使用到 LLM 的領域上面,必須學術研究。 我不相信現在還有大學生研究生不用 ChatGPT 的,但是但是它肯定也是只能對高階跟低階用戶比較有用,中階用戶因為不懂得問題拆解以及提問技巧,得到的有可能是無法讓人滿意,甚至可能是抄襲出來,虛構的答案,而這些是中階用戶很難判斷的。 LLM具體應用的場景絕對已經深入到某些領域而且已經無法回頭了。 現在的問題是為了持續擴大這個領域,各家公司必須持續軍備競賽,所以成本居高不下。 使用單位大量缺乏問題拆解能力以及提問能力的人無法滲透,即便現在有透過 multiagent 的技術試圖讓LLM能自己做問題拆解,但LLM的大局觀仍遠不如人類。 其實這就有點類似圍棋之前的狀況,LLM善於最後的收官階段,卻沒有大局觀不擅長整體布局,直到 AlphaGo 出現之後達到技術突破。 AIPC是各家CPU公司試圖讓自己從NVIDIA 沒有多少投入的 To C市場突破的一個行銷方式,我仍稱這種是行銷方式是我認為 CPU + NPU 這種應用在PC上面除了拿來做指紋辨識,臉部辨識,這種通用應用以外,To C的NPU場景還沒有那種我不得不用,不用會完蛋的那種應用。 而這種應用在NVIDIA的To B場景下已經有很多了。 如果OpenAI減緩研發腳步,停止讓LLM普及化的燒錢,專注於特定領域的應用,肯定可以很快的改善獲利,問題是這不是一個可以停下來的情況,誰能達到下一個階段的突破,誰就能吃下整個市場。 所以我認為不是LLM應用場景不足,而是目前投入成本不但高,而且根本停不下來。 ----- Sent from JPTT on my Vivo V2124. -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 101.8.37.233 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1722641986.A.4BF.html
hansaqa : 認同啊,軟體從業人員已經無法不用,產出速度和品 08/03 07:52
hansaqa : 質都是數倍於以往。多的時間ㄏㄏㄏ 08/03 07:52
seemoon2000 : 你說的情境 就是滿多人說的 99分的人會變得更有效率 08/03 07:54
seemoon2000 : 30分的人會大躍進變70分 原本70分的人可能只變80分 08/03 07:54
jyhfang : 推 強的或更能善加利用的會更有優勢 沒跟上的人自己 08/03 07:56
jyhfang : 看著辦 08/03 07:57
panda816 : 認同 現在燒錢就是在搶先做出一個適合大眾使用的模 08/03 08:08
panda816 : 型 一旦成功所有市場都是一家獨吃 08/03 08:08
duane : 我看法相反欸 增加效率並不代表獲利增加 08/03 08:18
duane : 例如娛樂 廣告 或至於專利 因為實際上餅並不會爆發 08/03 08:19
duane : 性成長 08/03 08:19
duane : AI真的有顯著助益反而是在專業領域 例如生技醫藥研 08/03 08:22
duane : 究 08/03 08:22
duane : 比較有機會帶來突破爆發的可能性 08/03 08:23
ss218 : 碼農效益增加對獲利沒什麼太大幫助 頂多可以多裁2個 08/03 08:24
ss218 : 省錢 08/03 08:24
kutkin : 就像掃描器 鍵盤 只是減少文員的雇用 08/03 08:32
kutkin : 辦公室行政人力下降 08/03 08:33
neil0611 : 創造失業率 呵呵 08/03 08:47
duane : 不見得提高失業率,可能比較關於個人較有益。那麼就 08/03 09:08
duane : 是一種服務。那麼要花多少錢買這服務而已 08/03 09:08
mdkn35 : 原Po能否提幾個“高階”問題作為範例? 08/03 09:16
crowley : chatgpt就是幫你統整網路上資料的小幫手 實際上工 08/03 09:17
crowley : 作的內容還是有很大一部分是需要自己發想的 08/03 09:17
Sawilliam : 程式設計開發 快真的很多 有些雜事的code 自己寫要 08/03 09:17
Sawilliam : 一兩個小時 丟給gpt 改一改 5分鐘內搞定 08/03 09:17
jayemshow : 有站在從業人員角度看XD 產品要能賺大錢就是要跟智 08/03 09:24
jayemshow : 慧型手機一樣 小到小朋友 大到阿公阿嬤都在用 你軟 08/03 09:24
jayemshow : 體業從業人員全地球佔比才幾% 08/03 09:24
hillgod : 以這篇來說AI是個工具,這工具會用的人會覺得很好 08/03 09:27
hillgod : 用 08/03 09:27
ishdtt598 : 我外國朋友開的軟體小公司被ai寫程式打敗了 幫QQ 08/03 09:29
Sawilliam : 文書處理 書信 美術 影片等也都可以處理.. 08/03 09:30
zick8932511 : 對的時間炒股 08/03 09:32
doranako : 目前工程師的市場成長,但其他就都還沒看到市場, 08/03 09:43
doranako : 其他像ai可以替代部分客服問題,就不需要那麼多客 08/03 09:43
doranako : 服人員 08/03 09:43
ck326 : 公司可以多裁幾個瑪農省錢而已,嘻嘻 08/03 09:45
nikolas : 以前可能要花一天時間寫的程式。現在有AI,可能只 08/03 09:46
nikolas : 需要一個小時 08/03 09:46
paul10404 : 你講的是ai讓工程師失業了,不是ai怎麼賺錢 08/03 09:52
CCPenis : 看起來AI讓部分工程師準備失業了== 08/03 09:57
baddaddy : 投資人的問題是你花多少錢在ai上 08/03 09:57
benson502 : 問題是AI根本還賺不了錢,投入上千億美,連詐騙阿 08/03 10:01
benson502 : 祖的車尾燈都看不到 08/03 10:01
js850604 : 減少員工就是減少成本,24HR還不用勞基法不用各種 08/03 10:08
js850604 : 員工福利,獲利大提升 08/03 10:08
Liberl : 降低成本這件事就是一種效益 08/03 10:12
Liberl : AI還沒帶來商業模式 但降低成本是正在發生的事 08/03 10:12
japanmuta : 推 08/03 10:15
sdbb : 推這篇,碼農會覺得AI好用是因碼農本身熟悉使用方式 08/03 10:19
sdbb : 一般人覺得AI無用,是因一般人不熟悉使用方式 08/03 10:19
sdbb : 覺得有潛力的,自然會去學 08/03 10:20
iamala : 碼農還是不要自稱工程師吧…工程師是幾百年前就有 08/03 10:23
iamala : 的優秀職業。 08/03 10:23
derekhsu : 高階問題範例:打造一個可用的ERP系統,我想建立一 08/03 10:24
derekhsu : 個CRM平台… 08/03 10:24
derekhsu : 越高階的問題越需要細部拆解成各種可以處理的子問題 08/03 10:25
aloness : 聽起來是苦力型的程設人員可以多砍幾個… 08/03 10:35
aloness : 但是成品售價不會因此拉高…? 08/03 10:36
andre9 : 我也是 08/03 10:38
aloness : 對業績有幫助就兩個方向,一是創造高利潤產品,一 08/03 10:38
aloness : 是降售價但大量銷售,這能做到哪個? 08/03 10:38
neomaster : 我文組 試用chatgpt 似乎是把網路上有的資料加以整 08/03 10:41
neomaster : 合 我比較把它看成是一個有整理的資料庫 08/03 10:41
neomaster : 平常人可以拿來查一些資料是很好用 但如果是學生/ 08/03 10:41
neomaster : 研究員使用也好用嗎 機器給你是整合好的資料 至於 08/03 10:41
neomaster : 來龍去脈都不清楚 不會有心虛的感覺嗎 08/03 10:41
sdbb : AI的用途不是只有chatgpt 08/03 10:45
lolpklol0975: https://i.imgur.com/hkos4GY.jpeg 08/03 10:57
derekhsu : 研究員當然也很好用,因為他們問問題絕對跟菜鳥不一 08/03 11:27
derekhsu : 樣 08/03 11:27
huabandd : 大家都想搶這塊餅自然競賽很兇 08/03 11:28
dslite : 跟你老闆講 薪水付一半給你就好 08/03 11:29
huabandd : 搶得兇就算了,問題是老黃晶片更新有夠快 08/03 11:29
huabandd : 不更新又怕追不上,於是更燒錢 08/03 11:29
aloness : 重演.com時代的困境 08/03 11:38
louner : 想不到會在股版看到pydantic 我也被這鬼東西搞過好 08/03 11:55
louner : 幾次 08/03 11:55
unima : 沒AI幣!算心酸的。 08/03 12:20
derekhsu : v1 v2不相容超靠北 但最慘的是 FastAPI 新版依賴v2 08/03 12:21
bojan0701 : 應該能造成降價,因為工程師可少聘,但工程師占成 08/03 12:25
bojan0701 : 本比例低,難大量降價。期待看到其他領域AI有大突 08/03 12:25
bojan0701 : 破...認識兩個頂博做AI開發應用 東西差異大 一般人 08/03 12:25
bojan0701 : 要駕馭這工具 可能沒這麼容易。 08/03 12:25
neo5277 : 但是我們終究是少數人,不管事chatgpt或是gitcopilt 08/03 13:05
neo5277 : 用爽爽,佔他現金流就是只有一點點,基金會或是2B 08/03 13:07
neo5277 : 訂閱,就像買office或是IDE訂閱那樣不會有大的 08/03 13:08
neo5277 : 繼續發展我是100%贊成,我不知道股東跟董事CEO 08/03 13:09
neo5277 : 挺不挺得住~~ 08/03 13:09
RIVERSHAKE : 程式寫得好要飯要到老 這是以前戲謔的順口溜 08/03 13:51
RIVERSHAKE : 把寫程式的過程變得更有效率 稱不上突破性的應用 08/03 13:51
mdkn35 : 如果你說的高階是指管理階層 LLM給一個預設值的框架 08/03 14:46
mdkn35 : 那確實是 但發生問題或要改新東西 管理階層肯定完蛋 08/03 14:46
derekhsu : 高階問題是概念性問題需要細部拆解的問題 08/03 15:46

💰 股票 Stock 版:熱門文章

💰 股票 Stock 版:更多文章