Рубрика «теория информации»

Двенадцать нот, двенадцать цветов и все их симметричные аккорды располагаются на одном многограннике; тритон всегда оказывается на противоположной вершине. Каждая вершина несёт в себе делитель — число, простое разложение которого указано на метке.

Читать полностью »

Наблюдатель как конечная структура различения

В формальных науках — математике, логике, теоретической физике, теории информации — наблюдатель часто появляется либо как нечто заранее данное, либо растворяется в формализме как набор переменных или граничных условий. Но что такое наблюдатель структурно? Какие минимальные требования должна удовлетворить модель, чтобы то, что она описывает, можно было читать как акт наблюдения?

Я предлагаю три рабочих требования.

Первое — позиционное.Читать полностью »

Вместо эпиграфа

Наверняка все, у кого есть дети, слышали вопрос «чем ты занимаешься на работе?». Мне его точно задавали и неоднократно.

Дать ответ на этот вопрос ребёнку, не скатываясь в иронию, не так уж и просто. Но оказалось, что все ответы для нас уже подготовили. И не евангелисты из Кремниевой долины, а товарищи в кожаных плащах и пыльных шлемах, думавшие о том, как воспитать миллионы молодых инженеров, лет шестьдесят назад и ещё раньше.

Основание

Читать полностью »

Зачем я переплачиваю 31 бит на число 1?

Зачем на число 1 я в типах u8, u16, u32 и так далее переплачиваю 7, 15 и 31 бит? Это же бред.

Однозначность декодирования? Быстрая адресация? Сейчас распишу до чего я допёр.

Проблема

Если биты лежат в потоке, то не совсем понятно что они значат без предварительной договорённости. Например:

1110101011

Что это? Одно число? Два? Бог его знает. Без какого-то знания начального подойти к данным не выйдет (я работаю над этим :D).

Читать полностью »

Представьте, что вам дают 10 терабайт текста и говорят запихнуть это в файл на 70 гигабайт. Да так, чтобы потом по любому вопросу можно было восстановить нужный кусок. Не точно, но близко, и не побайтово, но чтобы по смыслу билось.

Вы бы сказали: «так это же lossy-компрессия, часть данных неизбежно потеряется».

И были бы правы, потому что именно это делает LLM.

Предсказание = сжатие (и это не метафора)

Тут нужно кое-что объяснить, и это самое важное в статье.

Клод Шеннон доказал в 1948 году: предсказание следующего символа и сжатие данных — математически одно и то жеЧитать полностью »

В Wordle принято начинать с «хороших» слов – с частыми гласными и согласными. Однако анализ показывает, что менее очевидные варианты иногда дают больше информации. Возникает простой, но неудобный вопрос, можно ли доказать, что одно стартовое слово лучше другого. Краткий ответ – да. Я рассмотрел Wordle как задачу теории информации и количественно оценил каждый ход, используя Excel и официальный словарь игры. Эту статью я публикую в блоге ЛАНИТ, чтобы обсудить полученные результаты с техническим сообществом.

Читать полностью »

Главная задача этой статьи — показать связь между теорией информации Шеннона и инструментами, которые можно встретить в современных системах машинного обучения. Здесь мы поговорим об энтропии (entropy) и о приросте информации (information gain), потом перейдём к кросс-энтропии (перекрёстная энтропия, cross-entropy), к KL-дивергенции (дивергенция или расхождение Кульбака–Лейблера, относительная энтропия, KL-divergence), рассмотрим методы, используемые в современных системах генеративного ИИ.

Читать полностью »

Я попробовал создать вселенную. Ночью, лежа в кровати, думая о том, что могло бы стать ее фундаментальной основой. Самым базовым кирпичиком, так что бы проще уже некуда. Может ли базовый строительный элемент быть онтологически сложным? Скажем, Теория Струн и ее развитие М‑теория, постулируют, что базовым кирпичиком лежащим в основе мироздания, является многомерная брана. Неужели все должно быть так сложно?

Интуиция на бессознательном уровне устраивает протест, отказываясь принимать идею того, что базовый объект может представлять собой совокупность сложных отношений и характеристик. Почему сложных?Читать полностью »

Это видео создано из фотографии Клода Шеннона с помощью нейросети Алиса, основанной на Yandex GPT.
На него наложен звук, скрэмблированный с помощью программы, написанной нейросетью Claude от Antropic, названной так в честь Шеннона, практиковавшего машинное обучение ещё 70 лет назад.


Отец цифровой эпохи

Переоценить роль Шеннона невозможно. Попробуйте назвать любой артефакт современности — и вы с вероятностью 99 из 100 попадёте в то, что существует благодаря нему.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js