arne22

Nei, dette er jo en typisk indikasjon på et driverproblem.

Nå var nok ikke den problemstillingen det som jeg la merke til i den artikkelen, og som gjorde at jeg syntes det var interessant å lenke den opp for senere refferanse. For meg så handlet artikkelen rent kvalitativt om noe helt annet. Men det må da være opp til hver enkelt å velge hva man velger å legge merke til i en artikkel og ikke.

Synes det var noe interessant info her: https://www.leanware.co/insights/chatgpt-vs-mistral

Men uiansett verktøytype så er det vel fagmannen som bruker verktøyet og ikke verktøyet selv som har mest betydning for utført jobb? Helt generelt, så vil jeg mene at det er helt feil å forvente at AI selv skal kunne få til det ene eller det annet. Det vil avhenge først og fremst av den personen som bruker verktøyet og hvordan verktøyet blir brukt. Skal bruken av AI vertøy bli vellykket, så må den som bruker verktøyet både ha en god oversikt over det fagområdet som AI verktøyet anvendes på, pluss at den som bruker verktøyet må ha en tilsvarende god innsikt i hvordan AI verktøyet fungerer, slik at man kan optimalisere og tilpasse bruken av verktøyet. Mistral lagde helt håpløse svar og ganske brukbare svar over i eksemplene over. Det hadde bare med bruken av systemet å gjøre, og hvordan man formulerte input.

Et AI som dette fungerer jo på mange måter som et verktøy som "forlenger" og "forbedrer" egenskapene til den personen som bruker verktøyet. Hvorvidt man bruker en elektrisk drill, en elektrisk hammer, eller vinkelsliper, eller en skrutrekker, det kommer jo an på arbeidsoppgavens egenart, hvilken jobb som skal gjøres, og hvor dyktig man selv er både både til å bruke verktøyet og til å løse oppgaven. En elektrisk drill fungerer ikke nødvendigvis godt som en hammer, men det betyr jo ikke nødvendigvis at det er en dårlig drill.

Kjente ikke til Mistral før denne tråden. Ser ut til å både fungere veldig bra og ser ellers også ut til å være et interessant prosjekt. https://geopolitika.no/det-franske-ai-selskapet-mistral-utfordrer-usa-og-kina-raskere-enn-deepseek-og-openai/

Jeg synes faktisk at "Le Chat" gir ganske gode svar: Spørsmål: Svar i fra "Le Chat": Mener at dette også er de samme hovedprinsippene som jeg selv bruker når jeg jobber opp mot ChatGPT, så har kan det jo se ut som at systemene fungerer forholdvis likt.

Men dette er jo et eksempel på hvordan man ikke kan bruke noe AI system av type LLM. Forutsetningen vil jo være jo at man etablerer kontekst og avgrensninger, som gjør at det kan komme "et fornuftig svar" ut i fra systemet. Hva som er "et fornuftig svar", det vil jo da også avhenge av hva man selv definerer som et fornuftig svar. Det er jo det som er forskjellen på "kunstig intelligens" og "ekte intelligens". Kunstig intelligens, er bare en form for "avanserte, automatiserte oppslag i datastrukturer", eller "simulerte nevrale nettverk", om man vil. For at det som kunner ut av systemer for kunstig intelligens skal ha noe med fornuft å gjøre, så må kunstig intelligens styres av ekte intelligens.

Når man bruker et LLM. så må man tenke som en LLM og la LLM'et gjøre det som den er god til. Å utarbeide et program ved hjelp av et LLM, som gjør akkurat det, skulle nok gå ganske bra.

Teknisk feil. Dobbeltpost.

Synes faktisk at denne AI'en ser ut til å være ganske bra, og interessant å bruke, tatt i betraktning at det er en webtjeneste uten krav til inlogging eller noen ting. https://chat.mistral.ai/chat

Nå ja, det kan se ut som at den kan være med på litt humor 😄 Spørsmålsformulering: Svar: I all enkelhet: Det svaret man ber om, det er også det man får.

Det er vel ingen av de seriøse kristene forskingsmiljøene som forholder seg til verden og virkeligheten gjennom å gjengi bibelsitater. Eksempel på noe annet. Jehovas Vitner, kunne jo være et interessant tema å kikke inn på. Det kunne jo for eksempel opprettes en ny tråd, der de for eksempel kan fortelle litt om seg selv. Så kunne man kanskje for eksempel kanskje også stille spørsmål? Men det blir jo liksom en litt annen diskusjon enn den som handler om hvorvidt klinisk psykologi og psykiatri baserer seg på tro eller viten.

Jeg vil vel mene at upresise spørsmål lett vil kunne lede til feilaktige og tilfeldige svar uansett LLM. For meg så syntes jeg vel at denne Mistral, som jeg til nå bare har prøvd en enenste gang, fungerte nokså identisk likt med ChatGPT, i alle fall fro denne ene testen. Jeg vil si at å bruke et LLM, som ChatGPT eller noe annet, det er som å spille på et instrument. Hvis man tar opp en gitar og gitaren ikke spiller rockn'roll, så betyr ikke det nødvendigvis at gitaren har en produksjonsfeil. Det kan jo like godt skydes at det er han som som holder gitaren som ikke vet at det er et musikkinstrument han holder i hånden og at det er han selv som må spille rockn'roll. Forsøkte nå å "lure" Mistral ved å stille spørsmålet, helt "løst og upresist" og uten å gi noen retningslinjer om hvordan oppgaven skulle løses. Den er faktisk fortsatt "på sporet": (Men kan det være at den husker den forrige dialogen, som hadde litt mer styring mot et "riktig" svar??)

Tja, her er nå det svaret som kom ut når jeg spurte. Jeg mener at det kommer ikke først og fremst an på hva AI kan, men hvordan man formulerer spørsmålene. Her er et annet svar i fra "Mistral Le Chat": Synes at det var et forholdvis brukbart svar. Første gang i mitt liv at jeg har hørt om eller tatt i bruk "Mistral Le Chat", regnet bare med at funksjon og virkemåte var/er noenlunde den samme som for ChatGPT, og brukte sånn sett en "ChatGPT'aktig måte å spørre på". Da ble svaret slik som gjengitt over. Men stemmer opplysningene, det er jo noe man alltid må sjekke. Ser ut til å stemme med hensyn til han kineseren som jeg aldri før har hørt noe om før nå: https://www.britannica.com/topic/burning-of-the-books Helt generelt: Jo mere presise og avgrensede spørsmålsformuleringer, desto færre halusinasjoner og feil.