“GPT-4 обладает достаточной смекалкой, чтобы выполнять приличную часть работы многих людей, но это что-то вроде умного нового сотрудника, который появился всего 5 минут назад: у него нет никакого соответствующего контекста, он не читал документы компании или историю Slack, не беседовал с членами команды и не тратил время на изучение внутренней кодовой базы компании. Умный новый сотрудник не так уж и полезен через 5 минут после прибытия, но он весьма полезен через месяц! Кажется, что должно быть возможно, например, через очень длинный контекст «формировать» модели, как если бы мы заонбордили нового сотрудника и обучили его корп информации”

“Сейчас модели могут выполнять только короткие задачи: вы задаете им вопрос, и они дают вам ответ. Но это крайне ограничивает. Самая полезная когнитивная работа, которую выполняют люди, — это мышление на более длительном горизонте: оно занимает не просто 5 минут, а часы, дни, недели или месяцы. Ученый, который мог бы думать о сложной проблеме только 5 минут, не мог бы совершить никакого научного прорыва. Инженер-программист, который может написать код только для одной функции, когда его об этом попросят, не будет очень полезен — инженерам-программистам, которые работают над более крупной задачей...И так далее.

Чат-GPT сейчас по сути похож на человека, который сидит в изолированном ящике и может отправлять текстовые сообщения. Хотя ранние усовершенствования учат модели использовать отдельные изолированные инструменты, я ожидаю, что с помощью мультимодальных моделей мы скоро сможем сделать это одним махом: мы просто дадим моделям возможность использовать компьютер, как это делает человек. Это означает, что модель сможет присоединяться к вашим звонкам в Zoom, исследовать информацию в Интернете, обмениваться сообщениями и электронными письмами с людьми, читать общие документы, использовать ваши приложения и инструменты разработки и так далее