Když tu tak probíhá diskuse na téma LLM a jeho limity, tak aktuální story:

Zeptal jsem se ChatGPT 4-turbo, zda ví jak vypadala loga generovaná pomocí Script-fu v GIMP 0.99 ve Slackware 3.5 před 25 lety, že bych takové logo chtěl od něj vygenerovat

Odpověděl: "To zní jako super úkol, Martine! 😎 A jo, přesně tenhle vibe znám – GIMP 0.99, Script-Fu a ty klasické textové loga s efekty jako chrome, glossy, neon nebo carved stone... krásná nostalgie."

(pokračování...)

Tak jsem mu zadal, ať mi pár návrhů předloží, text měl být "GEEKBENCH 2 RESULTS".

Vygeneroval mi toto.

Okey, světle modrý pokus vypadá skoro jako Alien Glow skript, to se mi líbí. Jen to nešťastné zalomení na dva řádky...

(pokračování...)

Pětka by taky šla, zadávám tedy:

"Chtěl bych nějak vhodně zkombinovat obrázek 4 a 5 (ty dva modré) a chtěl bych aby výsledek měl text v jednom řádku, nezalomený."

Výsledek vypadal takhle...

(pokračování...)

Asi jsme si nerozuměli, zkouším to znovu:

"A teď prosím znovu, ale text v jednom řádku GEEKBENCH 2 RESULTS - široký, dlouhý obrázek s jedním řádkem textu, styl přesně stejný jako v posledním obrázku."

Výsledek?

(pokračování...)

Já: Kolik řádků textu je na obrázku?
- GPT: Na obrázku jsou dva řádky textu – první řádek „GEEKBENCH 2“ a druhý řádek „RESULTS“.
Já: Kolik řádků textu jsem chtěl?
- GPT: Chtěl jsi jeden řádek textu: „GEEKBENCH 2 RESULTS“ v jednom nezalomeném řádku. Oprava je na cestě! 💡

Výsledek?

Ne, @tritol128 má pravdu - i přes smajlíky a žoviální styl je to rychlá statistika a ne chápající bytost. Pouštím QEMU, bootuju Slackware 3.5 a logo si tvořím sám v GIMP 0.99.

Konec příběhu.

@logout
Já používám AI zatím jen občas pro urychlení hledání odpovědí na složitější dotazy.
A pak jsou takoví odvážlivci, kteří pomocí ChatGPT vytvářejí celou mobilní aplikaci např. ve Flutteru, bez jakýchkoliv předchozích znalostí. Nechápu, jak někdo tomu může natolik propadnout a důvěřovat algoritmům AI, že se do takové práce vůbec pouští a utopí v tom spoustu času (zbytečně - dle mého přesvědčení, protože nevěřím, že to skončí úspěchem).
@tritol128

@amarok @tritol128 dopadne to úplně stejně jako když to dotyčný patlá v nějakém NoCode/LowCode řešení - libovolný zkušený programátor ho smázne mnohem efektivnějším řešením. Sám jsem z ChatGPT vypáčil několik složitějších pythonových skriptů, řádově stovky řádků v každém, udělal přesně co jsem chtěl, nikdy to nebylo napoprvé a celou dobu jsem věděl co to má dělat, jen jsem byl líný učit se syntaxi použitých modulů. Věřím tomu, že takhle to má význam, ale bezhlavé spoléhání se je cesta do pekel.

@logout @amarok @tritol128 Ano, na rychlé vytvoření jednorázového skriptu to je pěkné. Potřeboval jsem v práci statistiku počtu řádků kódu komponent, které spravujeme. Věděl jsem, že OpenHub.net ta data má, tak jsem to předhodil AI, během pár minut a asi tří iterací jsem měl funkční výsledek a víc času mi zabralo obstarat si API klíč. Řeším, jak ten kód vypadá? Ne, asi ho nikdy znovu nepoužiju a dělá to, co jsem po tom chtěl.
U věcí, které bych měl udržovat i v budoucnu, už jsem mnohem opatrnější. Když se ale dívám na kód, který to produkuje, tak si říkám, že za rok bych se v tom nechtěl hrabat a debuggovat to. Ten kód je takový... neintuitivní. Často to zvolí složitý algoritmus, i když se nabízí elegantně jednoduché řešení.

@sesivany @amarok @tritol128 já jsem dělal kód, který mi běží od té doby běží každých 15 minut, hned jak udělal konstrukci, kterou jsem nechtěl/neznal/nechápal, jsem do něj začal tepat a výsledek mám i přímo od něj okomentovaný tak, že na první pohled po roce bude debuggovatelnější než můj vlastní 🙂 Ale jak jsem psal už v jiné odpovědi - sám bych to za tu dobu udělal taky, nejspíš taky tak, jen bych k tomu musel sám číst dokumentaci všech metod/funkcí.

@logout @sesivany @amarok ...a třeba by ses i něco naučil 😉

@tritol128 @sesivany @amarok já už toho umím víc, než chci 😄

@logout @tritol128

Prostě současná AI stále není skutečná AI. Na tu stále čekám.

Ještě mě napadá, jestli GPT na ty obrázky neúkoluje jinou AI, která je ještě tupější 😄

@mkyral @logout @tritol128 Tak mnoho lidi si mysli, ze "skutecna AI" bude v zasade konec sveta :-). (Aka singularita aka...) Takze je mozna dobre ze LLM nejsou skutecna AI.

@pavel @tritol128 @logout

Ona je otázka, zda, případně kdy je něco takového skutečně možné. Tedy AI, která bude umět počítat a řešit logické problémy.

@mkyral @tritol128 @logout Pracuji na tom :-). A rozumna cesta neni "LLM umi pociat" ale "LLM vygeneruje python kod, ktery to spocita", a to uz jim chodi.

@pavel @tritol128

Takže správně měl @logout postupovat tak, že si měl nechat vygenerovat python kód, co mu vygeneruje daný nadpis a tam si nastavit tolik řádků kolik chce 😎

@mkyral @tritol128 @logout Ne, ta vec to dela sam kdyz to dava smysl :-). Proste neco se povede a neco se nepovede...


Potrebuju 12341234 * pi.


ChatGPT said:
Hodnota výrazu 12341234 × π je přibližně:

38765645825.82949

(Použita přesná hodnota π ≈ 3.141592653589793...)

Chcete to i s více desetinnými místy nebo ve vědeckém zápisu?







You said:
S vice misty a postupem.


ChatGPT said:
Postup výpočtu:

Použili jsme Python modul decimal pro vysokou přesnost:

getcontext().prec = 60 nastaví preciznost na 60 platných číslic.

Konstantu π jsme zadali jako řetězec s 50 desetinnými místy.

Vynásobili jsme hodnotu 12341234 touto vysokopřesnou hodnotou π.

Výsledek jsme vypsali.

Konečný výsledek s 50 desetinnými místy je:

Copy
Edit
38771130.07063257836748528225160403249755216969532756287340
​
Kdyz se to rozklikne, je videt python:

from decimal import Decimal, getcontext

# Nastavení požadované presnosti (počet platných číslic)
getcontext().prec = 60

# Definice konstanty π s dostatečnou presností
pi = Decimal('3.14159265358979323846264338327950288419716939937510')

# Výpočet výrazu 12341234 * π
result = Decimal(12341234) * pi

# Výpis výsledku
print(result)

@pavel @tritol128 @logout

„Proste neco se povede a neco se nepovede...“

A to je ten problém. Nedá se na to spoléhat 😉

@mkyral @tritol128 @logout Tak jasne, to je tak nejak vlastnost "AI". :-).

@mkyral @tritol128 @logout Spravne nevim, ale je to jedna z cest. Kdyz je jednodussi zkontrolovat vystup nez ho vytvorit, tak se LLM celkem hodi.

@mkyral @logout @tritol128 Ano, ukoluje.