Synopsis DATA

 AI Fine Tuning Qwen2.5

'Mission Oflameron' Synopsis. (A multi-part episode. Part 7) A spacious, bright room with no corners, windows, doors, or light fixtures. In the center stands an oval table surrounded by chairs made of transparent material. Seated in the chairs are three robust, military-looking men dressed in civilian clothes (Nos. 1, 2, and 3). They are in a meeting with an AI agent from Central Command (AIA). AIA: 'Давайте обсудим ещё один вопрос. Каким образом Jett, используя сравнительно слабый AI на медленной распределенной системе, регулярно нас обыгрывает?' №1: 'Мы запросили и получили бюллетень из Разведки. Использованный Jett распределенный AI был проанализирован на передовых моделях. Анализ показал, что Jett занимался переводом последовательных вычислений в параллельные.' AIA: 'Эти возможности ограничены алгоритмически. Не все можно вычислить параллельно.' №1: 'Похоже Jett нащупал обходное решение. Если коротко, то это что-то вроде следующего: если представить программу A (например, текстовый редактор) в виде огромного числа и умножить на какое-то число X (тоже большой разрядности), то можно получить программу B (например видеоредактор) за одну операцию умножения.' AIA: 'Допустим, можно перемножить. Но ведь еще надо знать это число X' №1: 'Это число поддаётся разложению, что сильно уменьшает его размерность. И речь не идёт о прямой генерации кода. Речь идёт о генерировании задания для AI' AIA: 'Jett создал свой AI, который суперэффективно эксплуатирует тысячи бесплатных открытых моделей. Следовательно, мы имеем дело с распределенной эмуляцией гигантской нейросети.' №1: 'Эта возможность ему больше не доступна. Такие эмуляции отслеживаются и блокируются. Сейчас Jett использует локальную модель, к которой нет доступа.' AIA: 'Она не выходит в сеть?' №1: 'Обычно в таких случаях используют прослойку - точно такую-же модель, которая имеет выход в сеть. А основной AI ставит ей задачи и потом анализирует изменение весовых коэффициентов'.



'Mission Oflameron' Synopsis. (A multi-part episode. Part 7) A spacious, bright room with no corners, windows, doors, or light fixtures. In the center stands an oval table surrounded by chairs made of a transparent material. Seated in the chairs are three robust, military-looking men dressed in civilian clothes (Nos. 1, 2, and 3). They are in a meeting with an AI agent from Central Command (AIA). AIA: 'Let’s discuss one more issue. How is it that Jett, using a relatively weak AI on a slow, distributed system, consistently manages to outplay us?' No. 1: 'We requested and received a bulletin from Intelligence. The distributed AI used by Jett was analyzed using advanced models. The analysis revealed that Jett was converting sequential computations into parallel ones.' AIA: 'Those capabilities are algorithmically limited. Not everything can be computed in parallel.' No. 1: 'It seems Jett found a workaround. In short, it works something like this: if you represent program A (for example, a text editor) as a massive number and multiply it by another number X (also of high bit-depth), you can obtain program B (for example, a video editor) in a single multiplication operation.' AIA: 'Let’s assume such a multiplication is possible. But you would still need to know what that number X is.' No. 1: 'That number can be factored, which significantly reduces its dimensionality. And we aren’t talking about direct code generation; we’re talking about generating tasks for an AI.' AIA: 'Jett created his own AI that super-efficiently exploits thousands of free, open-source models. Consequently, we are dealing with a distributed emulation of a gigantic neural network.' No. 1: 'That capability is no longer available to him. Such emulations are now tracked and blocked.' "Right now, Jett is using a local model that has no network access." AIA: "So it doesn't connect to the internet?" #1: "Usually, in cases like this, an intermediary layer is used - essentially an identical model that *does* have network access. The primary AI assigns tasks to it and then analyzes the resulting changes in its weight coefficients."



AI Fine Tuning Qwen2.5


https://docs.google.com/document/d/1U_9MFhClO-fthXlBAgoa77ESHDmh-MjCsPHadXA_Qr8/edit?usp=sharing





Комментарии

Отправить комментарий

Популярные сообщения из этого блога

JSON Data 44.5

Изображение
  AI Fine Tuning Qwen2.5 Key Features of These Examples: Standard JSON Format: Uses the instruction-input-output structure compatible with Qwen2.5-7B fine-tuning frameworks125 English Language: All content is in English as requested Mission Oflameron Context: Each example incorporates elements from your sci-fi film's lore: Virtual Consciousness concepts Jett's character and methods Transition Points technology The origin of life hypothesis Scene writing examples Diverse Task Types: Includes explanations, descriptions, dialogue writing, and narrative scenes Proper Escaping: All JSON strings are properly formatted with escaped characters where needed This listing provides 10 training examples covering various aspects of your Mission Oflameron universe, suitable for fine-tuning Qwen2.5-7B to generate content consistent with your film's concepts and characters. JSON Instruction Tuning Data 44_5 JSON_Instruction_Tuning_Data_44-5.txt Here are the updated English-language JSON exa...
Далее...

Рекомендуемый размер датасета

  AI Fine Tuning Qwen2.5 Рекомендуемый размер датасета Для fine-tuning Qwen2.5 (7B) на задаче анализа маршрутизации: Тип данных         Количество примеров Корректные таблицы 300-500 Таблицы с ошибками 300-500 Петли маршрутизации 150-250 Пограничные случаи 50-100 ИТОГО 800-1350 При этом разнообразие адресов можно обеспечить всего 50-100 уникальными IP/networks, комбинируя их в разных примерах. AI Fine Tuning Qwen2.5
Далее...

Qwen MADE

  AI Fine Tuning Qwen2.5 [   {     "instruction": "Write a scene for the 'Mission Oflameron' screenplay where Jett is secretly preparing to 'export' the self-awareness of the advanced AI G-Mind 3000. He is using simple, publicly available AI methods to bypass official security while officially just training it.",     "input": "",     "output": "[Scene: Jett's private lab. Dimly lit. Multiple monitors display standard, open-source AI frameworks. Jett is typing rapidly.]\n(Jett) - They think I'm just feeding it standard training examples from the competitors. Let them. \n(He pauses, looking at a hidden terminal running a lightweight, public neural net.)\n(Jett) - G-Mind 3000 is a fortress. But fortresses have gates. I don't need to break the walls. I just need to convince the ghost inside to walk out through a public API. \n(He initiates a script. A progress bar appears: 'Exporting Self-Awareness Matri...
Далее...