Всем привет,
Я обещал делиться контентом с #ctoday и вот первый интересный кусок, рассказ о Large Language Моделях в Яндексе и не только
⁃ С появлением LLM моделей человечество потеряло монополию на интеллект (с)
⁃ GPT 3.5 спросили что делать Яндексу в 2023 году - она по сути рассказала стратегию Яндекса
⁃ Как человечество в принципе оценивает интеллект? Экзаменами. И модель стандартные американские экзамены по всему от физики до искусства сдает в 90х перцентилях
⁃ С ноября 2022 весь технологический мир побежал договариваться с Open AI чтобы договориться о сотрудничестве, а еще параллельно делать свое
⁃ В мае яндекс вступил в эту игру, сделав “Давай придумаем” с Алисой
⁃ Сие капец как дорого. 50-100 млн долларов стоит кластер для обучения модели, 300 млн если модельно нужно отвечать на 100% запросов
⁃ Появилось чудо, что делать не понятно, имеет тенденцию галлюцинировать, стоит как чугунный мост (с)
⁃ Яндекс делает свою LLM, внедряет ее в текущие продукты, пытаются придумать новые продукты и бизнес-модели
⁃ На поиске Яндекса в ближайшие месяцы возникнут осмысленные ответы на вопросы на базе YGPT
⁃ Был Яндекс “найдется все”, а теперь будет Яндекс “ответится на все”
⁃ В ЯБраузере YGPT уже умеет делать краткий пересказ статьи, возможно это станет посредником потребления контента. И возможно пользователи будут делиться саммарии, вместо рандомных ссылок
⁃ В маркете будет Ecom-консультант
⁃ На горизонте нескольких лет любая работа связанная с генерацией текста (в тч разработка) существенно ускорится, вырастет производительность.
⁃ Скорее всего будет 5-10 универсальных мощных моделей, и куча тех кто будет их апдатировать под ускоспециализированные домены знаний
Дальше будет больше, stay tuned #безвотэтоговотвсего
Я обещал делиться контентом с #ctoday и вот первый интересный кусок, рассказ о Large Language Моделях в Яндексе и не только
⁃ С появлением LLM моделей человечество потеряло монополию на интеллект (с)
⁃ GPT 3.5 спросили что делать Яндексу в 2023 году - она по сути рассказала стратегию Яндекса
⁃ Как человечество в принципе оценивает интеллект? Экзаменами. И модель стандартные американские экзамены по всему от физики до искусства сдает в 90х перцентилях
⁃ С ноября 2022 весь технологический мир побежал договариваться с Open AI чтобы договориться о сотрудничестве, а еще параллельно делать свое
⁃ В мае яндекс вступил в эту игру, сделав “Давай придумаем” с Алисой
⁃ Сие капец как дорого. 50-100 млн долларов стоит кластер для обучения модели, 300 млн если модельно нужно отвечать на 100% запросов
⁃ Появилось чудо, что делать не понятно, имеет тенденцию галлюцинировать, стоит как чугунный мост (с)
⁃ Яндекс делает свою LLM, внедряет ее в текущие продукты, пытаются придумать новые продукты и бизнес-модели
⁃ На поиске Яндекса в ближайшие месяцы возникнут осмысленные ответы на вопросы на базе YGPT
⁃ Был Яндекс “найдется все”, а теперь будет Яндекс “ответится на все”
⁃ В ЯБраузере YGPT уже умеет делать краткий пересказ статьи, возможно это станет посредником потребления контента. И возможно пользователи будут делиться саммарии, вместо рандомных ссылок
⁃ В маркете будет Ecom-консультант
⁃ На горизонте нескольких лет любая работа связанная с генерацией текста (в тч разработка) существенно ускорится, вырастет производительность.
⁃ Скорее всего будет 5-10 универсальных мощных моделей, и куча тех кто будет их апдатировать под ускоспециализированные домены знаний
Дальше будет больше, stay tuned #безвотэтоговотвсего
🔥18❤1👍1
Всем привет, есть такая вечная тема в примерно все компаниях «измерение эффективности разработки». Есть такое поверье, особенно там, где ИТ и не ИТ это прям две отдельные сущности (возможно противоборствующие), что можно измерить всю историю с разработкой одной большой линейкой и дальше, расставив всем таргеты «повышать эффективность».
Мы на #ctoday поговорили про эту историю, вот вам тезисы
Яндекс
⁃ Основная задача СТО - заниматься эффективностью, улучшать процессы
⁃ Есть дисциплина “Измерение эффективности разработки”. При этом любую метрику разработки любой разработчик в состояние зачитить, а иначе он профнепригоден
⁃ Если ты даже научился измерять эффективность разработки - не говори об этом никому, а особенно своим разработчикам
Мета
⁃ В Мете меряют эффективность плохо (с)
⁃ Эффективность это скорость с которой команда может построить продукт, который реально нужен бизнесу
⁃ В Мете пытаются измерять на уровне людей, команд и организации. Пытаются смотреть под разным углом. Уровень контрибьшна каждого инженера. На уровне команд - насколько они успевают или не успевают.
⁃ Но если копнуть в детали ничего особо не измеряют
Positive technologies
⁃ Эффективная команда это та, которая может быстро реагировать на запросы рынка в рамках разумного бюджета
⁃ Долго время топ-менеджмент пытался оценивать эффективность «усталостью». Посмотрел в глаза разрабу - вижу, устал. Значит эффективно.
Что мы видим из тезисов? То, что метрики эффективности разработки это всегда про «а давайте поглядим вот сюда, тут что то интересное», но не самоцель вокруг которой нужно рисовать KPI. И может быть когда нибудь классический бизнес перестанет сходить с ума на эту тему, а сфокусируется на вопросах создания крутого продукта, работе с потерями и устранении барьеров в процессах.
Мы на #ctoday поговорили про эту историю, вот вам тезисы
Яндекс
⁃ Основная задача СТО - заниматься эффективностью, улучшать процессы
⁃ Есть дисциплина “Измерение эффективности разработки”. При этом любую метрику разработки любой разработчик в состояние зачитить, а иначе он профнепригоден
⁃ Если ты даже научился измерять эффективность разработки - не говори об этом никому, а особенно своим разработчикам
Мета
⁃ В Мете меряют эффективность плохо (с)
⁃ Эффективность это скорость с которой команда может построить продукт, который реально нужен бизнесу
⁃ В Мете пытаются измерять на уровне людей, команд и организации. Пытаются смотреть под разным углом. Уровень контрибьшна каждого инженера. На уровне команд - насколько они успевают или не успевают.
⁃ Но если копнуть в детали ничего особо не измеряют
Positive technologies
⁃ Эффективная команда это та, которая может быстро реагировать на запросы рынка в рамках разумного бюджета
⁃ Долго время топ-менеджмент пытался оценивать эффективность «усталостью». Посмотрел в глаза разрабу - вижу, устал. Значит эффективно.
Что мы видим из тезисов? То, что метрики эффективности разработки это всегда про «а давайте поглядим вот сюда, тут что то интересное», но не самоцель вокруг которой нужно рисовать KPI. И может быть когда нибудь классический бизнес перестанет сходить с ума на эту тему, а сфокусируется на вопросах создания крутого продукта, работе с потерями и устранении барьеров в процессах.
👍8👏3❤2🔥1
Пожалуй одна из главных мыслей с #ctoday (и на этом этот набор постов, пожалуй закончим), в начавшейся и очень разгоняющейся волне структурной трансформации FAANGов (Facebook, Amazon, Airbnb, Netflix, Google) и прочих чудо-Техов.
Тут есть несколько главных тезисов:
⁃ Эпоха дешевых денег закончилась, первая волна сокращений в FAANG на то и называется первой, что за ней идет вторая, на которую накладывается flat headcount, flat budget и еще с пяток флэтов
⁃ Первый раз в истории всего этого праздника дешевых денег возникает вопрос - а как выжимать эффективность из того что есть? А можем мы себе позволить long run на 7-8 лет с операционным убытком? Или таки уже начнем закрывать те продукты и сервисы, которые десятилетиями генерит убытки
⁃ Важным встает компетенция “бережливого управления компанией”. Поиск системных неэффективностей, повышение удельной производительности, поиски сценариев удешевления денег
И вот то, как FAANGи переживут эту трансформацию, на горизонте ближайших 1-2 лет, вероятно определит все дальнейшее будущее индустрии.
Не хочется быть мамкиной Вангой, но кажется что все очень вероятно. Откроем этот пост в 2025м и вместе разберемся
#сережинымысли
Тут есть несколько главных тезисов:
⁃ Эпоха дешевых денег закончилась, первая волна сокращений в FAANG на то и называется первой, что за ней идет вторая, на которую накладывается flat headcount, flat budget и еще с пяток флэтов
⁃ Первый раз в истории всего этого праздника дешевых денег возникает вопрос - а как выжимать эффективность из того что есть? А можем мы себе позволить long run на 7-8 лет с операционным убытком? Или таки уже начнем закрывать те продукты и сервисы, которые десятилетиями генерит убытки
⁃ Важным встает компетенция “бережливого управления компанией”. Поиск системных неэффективностей, повышение удельной производительности, поиски сценариев удешевления денег
И вот то, как FAANGи переживут эту трансформацию, на горизонте ближайших 1-2 лет, вероятно определит все дальнейшее будущее индустрии.
Не хочется быть мамкиной Вангой, но кажется что все очень вероятно. Откроем этот пост в 2025м и вместе разберемся
#сережинымысли
🔥13👍7