Latest / Verbos: AI og Softwareudvikling / #57 - Nye Åbne LLM’er, Multi-token Prediction, LLM Hacker Teams, Ugens Repo

Transcript

#57 - Nye Åbne LLM’er, Multi-token Prediction, LLM Hacker Teams, Ugens Repo · Verbos: AI og Softwareudvikling

0:00
Halløj alle sammen og velkommen til hvad post podcast afsnit
0:03
nummer 57 i den her uge. Der skal vi tage 1 1 1 blandet
0:06
pose bolcher af af e nyheder mig Jonas Vi er.
0:11
Håbløst bagud på open source LM situationen, så der har vi
0:15
prøvet Sådan lige at komme lidt op up 2 speed så skal vi også
0:19
snakke om andre Sådan. Ja basically LM baserede nyheder
0:23
og så til sidst så skal vi lave noget nyt som vi godt kunne
0:26
tænke os, at vi måske kunne forestille os blive et Sådan
0:30
fast. Hvad skal man sige?
0:32
Element her i eva bruges podcast nemlig.
0:36
Hvad har vi set på? Hvad siger du?
0:38
Ugens ree på. Ugens rappo jeg ugens ugen
0:42
tilpasset story ugens github repository ja så det det tager
0:46
vi her til sidst, men først og fremmest vil jeg bare godt lige
0:50
give en lille en lille undskyldning for i sidste uge
0:52
fordi at det viste sig at lyden på min mikrofon den var helt
0:56
utrolig sløj, så nu har jeg virkelig opgraderet med med
1:01
mikrofon og det hele hele pivtøjet, så der burde være styr
1:05
på det og. Og så skal jeg også lige en 2
1:08
ting for at vi går i gang, nemlig at i det her Det er hvad
1:11
skal man sige den sidste hvad bruges podcast inden vi går på
1:16
sommerferie og kan det passe at Vi er tilbage efter det Der er
1:21
vi tilbage i. Det må næsten være onsdag den
1:26
31. Juli kan det passe det tror jeg
1:30
så. I noget tid.
1:34
I må desværre univers. Det er vi meget kede af, og vi
1:36
kommer selvfølgelig til at savne jer, men men lad os se at komme
1:40
i gang med det her afsnit. Hvordan går det Jonas?
1:42
Det går supergodt. Jeg er totalt ferieklar og det
1:46
det skal det skal man jo være. Det var det så?
1:50
Det er jo det. Jamen, skal vi ikke bare hoppe
1:54
direkte ud i det? Hvor skal vi starte?
1:57
Har du nogle præferencer? Jamen Jeg synes Vi skal starte
2:01
med et paper, som Vi har listet her.
2:04
Der hedder better and faster large eller inddrage models via
2:08
multitouch production. Det det det faldt jeg jo også
2:11
synes var. Det var rimelig.
2:16
Det var rimelig sjovt. Jeg Sådan set dig Der er faldet
2:19
over det, og så faldt jeg over det bagefter.
2:21
Du er faldet over det da du viste mig det, men det det det
2:24
slog mig bare at. At Vi er jo vant til at.
2:30
Vi på digter et token af gangen og hvad er et token?
2:33
Det kan jo selvfølgelig en variabel størrelse, men her er
2:35
det simpelthen. At Vi skal lave multitouch
2:39
prediction og det skulle åbenbart magisk vis give alle
2:42
mulige benefits. Det synes jeg bare var.
2:46
Det er da rimeligt badass. Totalt.
2:50
Ja, Det er i virkeligheden en super simpel tankegang.
2:53
Tænker jeg altså så vidt jeg forstår det.
2:55
Det er jeg simpelthen. Altså når du laver præg træner
2:57
og hvad hedder det fintuner og så videre ligesom når du træner
3:01
de her sprog modeller, men også når du kører en ferie med dem.
3:04
Altså du kører dem i produktion, så er det normalt Sådan at man
3:07
tager en tekst og så hvad skal man sige?
3:10
Det er typisk en prompt, så forudsat har du prompten
3:13
forudsiger det næste ord, så tager du det din prompt plus det
3:16
næste det ord du lige har forudsagt ind igen og så.
3:19
Vores sit næste år igen og så hvad skal man sige et det det
3:22
man kalder rekursivt, arbejder der igennem teksten og ender med
3:26
Sådan et helt. Hvad hedder det altså Sådan
3:29
genereret svar og i gamle dage Der er produktet man sgu kun et
3:34
token af gangen, men det her papir ligger altså utrolig
3:37
simpelt op til at hvorfor fanden predictor vi ikke flere tons af
3:42
gangen, så behøver vi altså så fordi så så så hvad skal man
3:46
sige? Så når du i stedet for kun at
3:49
prædike et, så kan du drikke det 2 ad gangen eller hvor mange du
3:52
har lyst til at briste af gangen og så kræver det kun et.
3:55
Altså skal du, hvis du i stedet for predicted 2 i stedet for et,
3:58
så skal du kun bruge et gradins skridt i et forward pass.
4:06
Til det til det det vil sige, og det vil ville jeg sige at du
4:09
sparer 50% computer. Ja, hvis du hvis du så går fra
4:13
digt et token til predict 2 tokens jamen så har du sparet et
4:17
step Det er jo Det er jo altså og og så hvis du så kan holde
4:23
holde din din din forecast. Kvalitet jamen så kan du putte i
4:28
3 på at fjerne. Nu ved jeg ikke hvor mange de
4:30
kommer op på, men Det kan også være altså fordi kombinationerne
4:34
af hvad du så altså man laver når man på det nextgen så er det
4:38
jo så et stort dictionary af tokens man så bare rangerer
4:43
dybest set, men her er det jo så lige pludselig kombinationer af
4:48
tokens man på digter og det vil jo sige at.
4:52
Mulighederne. Udfaldene bliver bare meget
4:56
større, så man skulle ligesom man skulle ligesom tro at.
5:01
Det det burde være sværere og er der ikke noget usikkerhed og.
5:04
Kan det virkelig være kvaliteten den bare?
5:08
Ja men men okay. Og Det er jo sjovt fordi.
5:15
Hvad skal man sige, så er det jo Sådan.
5:18
Så er der jo ligesom nogle spørgsmål der Sådan, hvad skal
5:20
man sige? Hvad skal man sige?
5:22
Opstår ikke fordi Sådan hvor mange tunge skal du så projektet
5:25
frem og Sådan? Altså hvordan er det Sådan er
5:28
det en fast Sådan? Hvad skal man sige?
5:31
Mængde tokens duppeditter frem hver gang eller er det dynamisk
5:34
eller hvordan den her guide ligesom for det og der der nu
5:38
sidder lige og læser lidt i papiret, og Jeg kan se at det
5:41
virker som om at de har prøvet at træne. 7 b modeller på 200
5:49
mia. Tokens kode nu er det bare lige
5:52
en lille sneppe jeg lige har fundet på papiret her, men Det
5:54
har de prøvet at presse en altså en token frem 2 token frem 4 6
5:59
og 8. Og der kan de se at at at 4 er
6:04
bare konsekvent det bedste. Det er Sådan et magisk til.
6:10
Ja Det er Sådan lidt spøjst. Ja så du ved Der er Sådan men
6:16
men men men utrolig altså. Så Der er nok lidt mere detalje
6:20
i det som man kan gå ned i, men selve ideen er jo på en eller 2
6:23
måde. Dejligt simpelt det her med at
6:24
hvorfor fanden kun betragte en token og vi kan betragte flere
6:26
ikke Det er sgu lidt grineren. Jeg sidder lige og tænker fordi
6:31
nu sagde jeg lige før at man predicted kombinationer af
6:34
tokens, men det det gør man. Det er vel ikke et Det er vel
6:37
værd? De får vel værst at score.
6:39
Kan man sige, og så får de vel altså indeks nul production har
6:43
den her score og den her rangering indeks et prediction
6:47
har er det ikke Sådan Det er? Jeg forestiller mig det.
6:50
Vil simultant at de produkter en score fra positionerne.
6:56
I stedet for en altså nu ved du hvad hvis du får sin token, så
6:59
får du en hvad hedder det sandsynlighed fordeling over de.
7:04
30 40 100.000 tokens, der måske er i på capillary ikke?
7:09
På hver position i den. Ja det gør du så hvis du har en
7:11
token, og så forestiller jeg mig bare at du får hvis du så
7:14
prædiker 4 token så får du ligesom bare 4.
7:18
Usynlighed fordelinger udover de 4 tokens.
7:21
Fordi at det slog mig lige det jeg sagde tidligere, at hvis Det
7:24
var at man ligesom bundled det ligesom sagde, så var det bare
7:27
kombination af tokens, så var det bare stadigvæk et en diskret
7:31
token men produktet, men men hvor man kan sige man bare havde
7:34
et større tungen på capillary og og det Det er jo egentlig altså.
7:39
Det er jo egentlig også det der sker i nogle af de her.
7:42
Der er jo nogle gange nogle lidt sjove, når man når man træner de
7:44
her store sprogmoduler til at lære nogle nogle altså hvad de.
7:49
Mest efficiente tungen. Altså cut off er så kan de godt
7:53
finde på. At et token er 2 ord, for
7:56
eksempel hvis de er, hvis de er lavet på den måde altså Det kan
8:00
de jo godt. Det kan de godt selv finde ud
8:02
af. Altså Det er jo.
8:04
Det er jo på en eller 2 måde. Nu skriver jeg nu læser jeg lige
8:06
her for mit article. Sorry fra PT så alle disclaimer
8:10
er oppe for at Der er noget her der kan være fake news.
8:14
Men hvad hedder det? Men i virkeligheden så er det jo
8:16
noget det her, fordi at du behøver at træne mindre.
8:20
Hvad skal man sige? Det koster mindre at træne over
8:22
mere data, så øger du jo Sådan set din sample efficiency for
8:27
for alle lemmer du ved, fordi du behøver at tabe altså du du skal
8:30
har mindre du skal bruge mindre computer for at lære det samme,
8:34
og der står også at de viser sig faktisk også at være bedre.
8:40
Altså det siger de jo alle sammen ikke, men bedre end andre
8:43
metoder ikke, og så vil det jo også ligesom resulterede i
8:48
hurtigere end feriens tid og op til 3 gange hurtigere end
8:52
feriens. Så du ved super simpelt trick
8:56
som. Bare virker næsten.
8:58
Sådan er det bare virkelig Sådan.
8:59
Free lounge virker Sådan ikke at at altså fordi Det er jo et
9:04
eller andet i det der med at det.
9:07
Altså Der er noget parallelisere barskhed i det her med simultan
9:11
tungen på direktion også ikke at man ligesom nå, men så.
9:15
Givet den her sekvens nået hertil?
9:19
Så i stedet for at producere den næste token.
9:21
Jamen så parallelt producter vi så token position 1, 2, 3 og 4.
9:26
Og så har vi ikke den her. Rekursive.
9:31
For at passe det ville så være 4 forward pass ikke hvor at man
9:35
også undervejs skal huske at der sker jo noget med at beslutte.
9:40
Typisk er det faktisk flere forward pass, fordi du du
9:44
genererer først den her sekvens og så og så laver du ligesom
9:46
Sådan 1 1 3 hvor du går ned ad forskellige ruter i det der.
9:53
Beslutningstræ der måtte være, og så back tracker den der
9:57
algoritme og så køre en gang mere og Sådan nogle ting, så Der
9:59
er nok rigtig meget at spare. Ved at gøre det på den der måde
10:03
der, fordi man i forvejen putter Sådan lidt lidt ekstra tung
10:07
computer oven på det der. Nu ved jeg.
10:08
Der er jo selvfølgelig mange forskellige implementeringer af
10:10
det her inden for rens. De er jo alle sammen bare altså
10:16
et fordpass er bare et predictions Det kan man sige men
10:19
Det kan man. Det kan man implementere på
10:21
mange forskellige måder når man skal generere teksten ikke?
10:24
Det er sjovt. Det minder mig en lille smule
10:26
om. Altså i.
10:29
Jeg kan huske da jeg havde de blødning kurset på på DTU der
10:33
der der fortalte Jeg tror Det var ole Winther.
10:35
Han fortalte at man har haft nogle problemer med overfiskning
10:38
i de her deep learning modeller. Og Det var havde man prøvet alle
10:41
mulige tricks til, at ligesom at prøve at finde ud af hvordan man
10:44
kunne gøre bedre. Så var der nogen der fandt på
10:47
Sådan at jamen hvorfor prøver vi ikke bare at slukke for
10:50
halvdelen af neuronerne? Træner og så.
10:55
Og så hvad hedder det og så Sådan det virker pisse godt nu
10:58
overvejer man overhovedet ikke, skal vi ikke bare det kalder vi
11:00
bare drop out og så rejser vi et paper på det ikke og Sådan også
11:05
helt vildt simpelt trick som bare virker pisse godt og Det er
11:09
virkelig. Ja, Der er et eller andet.
11:12
Fedt ved det der med man opdager de der ting.
11:16
Hvor man tænker. Hvad nu hvis vi prøvede det her?
11:18
Og Det er et meget Sådan en engineering.
11:19
Ikke også fordi der kan være noget intuition omkring at det
11:22
statistisk er en god idé at have dropouts fordi at på en eller 2
11:25
måde, hvis det skal ikke være for hurtige til at lære noget,
11:29
fordi så ender den nede i de her lokale minima og Sådan nogle
11:31
ting og Sådan. Bliver nødt til at fordele viden
11:34
ud på parametrene og Sådan. Man kan bare høre den måde vi
11:37
snakker om det på. Det er Sådan meget intuition
11:39
ikke også og Sådan. Og så skal den lige trækkes lidt
11:41
i den retning, hvis vi lige skubber den lidt den vej og
11:43
Sådan nogle ting og så ender den et godt sted og så har man så.
11:46
Mentalt billede inde i hovedet over det der vektor space den så
11:50
hov så lander den der. Og hvis vi lige hvis vi lige
11:54
ryster den en gang imellem Sådan du ved den skal lige ud og
11:56
drikke drikke det den har lært ud af hovedet, og så bliver den
12:00
rigtig god, når den så kommer op igen.
12:04
Jeg kalder det dropout fuldstændig.
12:08
Ja så Der er bare noget noget elegant, også fordi man kan
12:10
forestille sig at Sådan det kræver jo også alligevel at du
12:12
får ideen og at du. Går efter den ikke.
12:15
Altså du ligesom tester den og ofte er Sådan nogle ting jo
12:18
super nemme at teste. Altså du skal bare ligesom sætte
12:21
det op ikke, men man kan også godt forestille sig Sådan, at
12:23
Der er mange der Sådan tænker Sådan.
12:25
Vi skal bare hjerne derud af og prøve at opfinde den dybe
12:27
tallerken og Det er for simpelt og Det er der sikkert 100.000
12:30
der har prøvet før og Sådan noget, og så er det Sådan de der
12:32
små små Sådan. Nogle ideer, som bare bliver
12:38
Sådan efterladt til at Der er nogen, der ligesom bare falder
12:42
over dem og og samle dem op. Ikke nu.
12:44
Vi er i paper land og Sådan lidt med med med forsknings hatten
12:47
på, så kunne jeg egentlig også godt tænke mig lige at forfølge
12:49
det. Du siger der altså.
12:51
Jeg synes jeg jeg oplever utrolig mange.
12:55
Papers der ligesom vil gerne ligesom tage eksperiment tanken
13:01
ind i det her med at bygge modeller og ingeniør og Sådan
13:04
nogle ting, men de justerer på alt alt alt for mange variable.
13:09
Hvad kan man sige ad gangen II det de undersøger.
13:12
Og og har typisk nogle meget vage konklusioner for deres
13:16
findings, fordi de har justeret på alt for meget på en gang.
13:19
Så når de så prøver at sige noget om, hvad Det var der lige
13:22
førte til det ene og det andet, så er det Sådan noget.
13:24
Nej, men måske var det det her. Det kunne også være Det var det
13:26
her. Det var måske det her, så hvad
13:28
kan man sige Sådan viden? Akkumuleringen er ikke særlig
13:32
høj inden for det der område, synes jeg fordi man ligesom man
13:37
kan ikke. Man kan ikke rigtig bygge noget
13:38
ovenpå hinanden, men så engang imellem så er der som netop
13:42
siger det der med nogle. Opfinder Group query attention
13:46
nu laver vi bare en 2 attention alt andet er det samme.
13:49
Jeg skal bare lige prøve at lave lidt om på den attention eller
13:52
som du siger der nu giver vi den et nyt tak det skal redirecte
13:55
flere tokens. Det er ret altså.
13:59
Det er helt klart de papers der. Har størst impact og som også
14:04
bliver på en eller 2 måde konverteret til noget II open
14:09
source verdenen og bliver bredt ud meget hurtigt for eksempel
14:12
Group query attention er virkelig.
14:14
Virkelig meget brugt, ikke? Men, men også fordi Jeg tror
14:18
også Der er også noget med at simple ideer spreder sig
14:21
hurtigere. Fordi de simpelthen bare
14:23
nemmere. Og du ved Det er nemmere for os
14:25
at sidde her i podcasten og fortælle om det her, fordi vi vi
14:27
fatter konceptet Sådan rimelig lige med det samme, ikke?
14:31
Hvis Det er for for for meget altså komplekst, og så havde vi
14:35
de her lag, og så puttede vi alt det her, så alt det her oveni og
14:39
3 4 og 5 jamen så bliver det jo hurtigt Sådan lidt.
14:42
Okay, hvad er det egentlig de laver?
14:45
Hvad er det her egentlig for noget?
14:48
Nå, men er der mere at sige om om om det med med multitouch på
14:53
direktion, tror du vi kommer til at se?
14:55
Hvad er det så overbevisende, at du tror vi kommer til at se
14:58
noget omkring det her? Hvis Det er hvis det virker så
15:02
godt som de siger, så tænker jeg det bliver det nye.
15:05
Altså hvis fordi det virker som det virker som en freelance.
15:07
Altså det virker som du ved gør det her og du ved hurtig
15:11
indfries hurtigere alt bedre alt altså Sådan så det skulle heller
15:14
ikke undre mig at altså virksomheder laps som åbner og
15:20
en tropisk og Google og så videre.
15:22
Altså hvem ved Det kan være de allerede har opdaget det, og så
15:25
bare bruger det til at fordi du ved Det er jo hvis du kan altså
15:30
double eller halvere din træning computer.
15:33
Altså Det er jo kæmpe summer altså Det er jo heller ikke om
15:37
Det er så så godt. Altså Sådan.
15:40
Altså training training efficiency er jo.
15:44
Er jo enormt vigtigt også, men Det er mere.
15:46
For hvad kan man sige? Udbreder demokratisere mere det
15:50
at man kan træne men men når når vi kigger på Sådan hvad der
15:54
bliver brugt mest computer på, så er det jo stadig inferens Der
15:57
er. Der er helt klart den største
16:01
sluger fordi at jamen når først elever, så bruger vi det.
16:05
Er også mit indtryk, men Der er også mit indtryk, at noget af
16:07
det, som ligesom er en del af kapløbet.
16:10
Det er også ligesom altså hvor lang tid de kan jo stå for ever
16:14
de der modeller at træne. Altså de kan jo bare stå og
16:16
træne og træne og træne og træne og træning, så i en del af gamet
16:20
er jo også ligesom bare at lave alle de tricks du overhovedet
16:23
kan for at få det til at gå hurtigere.
16:25
Så du så du ligesom kan komme foran, ikke?
16:30
Og hvis Sådan noget her virker, så er det jo så så altså så tror
16:33
jeg ikke Der er nogen der tøver med at implementere det, men de
16:37
skal selvfølgelig også være sikker på, at der ikke er Sådan
16:38
nogen. Altså nogle uhensigtsmæssige
16:42
drawback ved det og Sådan noget. Det.
16:43
Det er selvfølgelig. Man kan sige hvis hvis man hvis
16:46
man tror så meget på det, at man stopper sin store træning, der
16:49
har kørt i flere måneder for ligesom at hoppe over på den
16:51
her, så så er man nok. Så skal man nok lige vente lidt
16:55
og Det er jeg helt sikker på at det gør de ikke, men men man
17:00
kunne jo godt Sådan. Det er jo lidt det der med nå,
17:02
men er det så bare uddateret? Det der har stået og kørt i
17:05
vildt lang tid, fordi altså brugerne af de her l emmer er
17:09
efterhånden rimelig picky omkring det der med infants
17:12
latency og Sådan nogle ting og jeg jeg oplever helt klart et et
17:18
Sådan øget fornøjelse at bruge det efter gik vi til 4 o ikke
17:22
fordi den bare ultimativt set er meget hurtigere.
17:27
Men Jeg tror også bare man undervurderer hvor meget det her
17:31
kapløb også bare handler om at gøre det hurtigere, billigere og
17:35
bedre. Altså mere effektivt.
17:38
Fordi. Der er altså selvfølgelig.
17:40
Jeg tror ikke det hele er scaling.
17:42
Jeg tror ikke man kommer til II ved ved at bare skal det hele
17:46
op, men men du får nogle rigtig gode modeller ved at skalere op
17:49
og Det er jo billigt du kan gøre det og.
17:52
Du ved jo hurtigt Det kan køre på telefonen og altså Sådan der.
17:55
Det er bare. Jeg tror bare der stadig.
17:56
Jeg tror stadig virkelig meget på at der ligger.
17:59
Altså på en eller 2 måde, så lægger Sådan den store
18:03
innovation lidt skjult i de der små forbedringer hele tiden.
18:07
Det ligner bare små forbedringer hele tiden, og så lige pludselig
18:10
så er det bare hjertet. Det er godt og så.
18:13
Er det bare over alt, og så ødelægger det i virkeligheden,
18:16
fordi i virkeligheden er transformeren jo også i
18:18
virkeligheden bare en en forbedring af en iterativ
18:20
forbedring på recurrent neuralt netværk ikke som som gjorde det
18:24
til en hurtig algoritme at træne, og så fordi at.
18:27
Det bare var så meget bedre og man kunne skalere så meget mere.
18:30
Og altså. Du kan lære mere.
18:34
Jeg er meget pro de der de der Sådan idrætslige forbedringer.
18:36
Det tror jeg rigtig meget på. Helt sikkert, så Det er der god
18:42
ræson i. Hvad hedder det?
18:44
Skal vi prøve at kigge på det? Tag et kig på det næste byråd.
18:48
I virkeligheden bare et paper med en utrolig spændende titel,
18:51
som Der er nogen i mit netværk som har delt.
18:53
Og Det er simpelthen et papir der hedder teams of allem agents
18:57
can exploit zero day websites. Og Det er så en en titel, der
19:02
ligesom indikerer, at hvad skal man sige teams af LM agenter,
19:06
hvilket jeg går ud fra, hvad skal man sige henviser til de
19:11
her multi agent systems agtige systemer?
19:14
De ligesom kan explode zero days websites og til det med at der
19:19
ikke ved hvad en zero day will nobility er så ret mig.
19:24
Hvis det hvis jeg så fejl her Jonas men Det er 1 1 1 1
19:29
vulnerability altså 1 1 1 hvad hedder det på dansk en?
19:32
En svaghed i system. Sikkerhedshul sikkerhedshul i et
19:37
system, som har været kendt i nul dage.
19:39
Hvis du finder Sådan et. Så hvis du finder en zero day
19:43
wear bility i en iPhone for eksempel, så Apple ikke kender
19:46
som ingen kender. Så så har du altså hvis du
19:49
finder et hul der kan gøre at nogle altså Rusland en russisk
19:53
hacker kan have sig ind på alle iPhones i hele verden, så har du
19:59
så har du. Så har du et stykke viden, som
20:02
du kan sælge for rigtig mange penge til.
20:05
Ja både til Jeg tror Sådan noget som du ved, den russiske
20:08
russiske regering ville sikkert være super interesserede.
20:10
Det vil den amerikanske sikkert også.
20:12
Og så vil Apple nok også være være rimelig interesseret i det,
20:15
ikke? Ja Der er jo typisk en en Sådan
20:19
en en hær etiske hackere derude, som ligesom følger nogle
20:24
kodekser, for hvis de opdager de der ting, hvad gør man?
20:27
Hvordan? Hvordan?
20:31
Regler man de her explodes. Og det man Sådan som jeg altså
20:37
nu er jeg jo ikke hacker, men så vidt jeg forstår, så er det man
20:40
ligesom ville gøre som en hacker hvis man.
20:42
Hvis man gerne vil et eller andet system, så ville man man
20:44
gå ind, og så vil man undersøge systemet finde ud af hvad Det er
20:47
for et system. Det kunne være en router.
20:50
Det kunne være et sikkerhedssystem.
20:51
Det kunne være en et eller andet linux en eller 2 distribution af
20:55
linux eller et eller andet. Du ved finde ud af hvad Det er
20:58
for et system der ligger bag og så går du kan man så gå ind på
21:02
nettet og slå Sådan nogle af de her vulnerabilities op som som
21:06
ligger rundt omkring på nettet, så man kan nærme Sådan søge sig
21:11
frem til okay det her system i den her version.
21:13
Hvad har det for nogle? Hvad hvad?
21:15
Hvad har det af huller Jeg kan ligesom kan komme ind igennem
21:18
ikke Det er Sådan. Ja og Der er der altså nogen der
21:23
har fundet ud af at at at teams agent teams de kan altså udnytte
21:29
Sådan nogle cero dahl mobilsites.
21:33
Jeg tvivler lidt på at Det er zero dawn nobility fordi du ved
21:36
de siger at de har prøvet på Sådan 15 real world war bility
21:41
at tvivler på at dem der har det her papir ligger inde med 15
21:45
zero day websites. Ja.
21:49
Men. Men du ved.
21:52
Hvis hvis lad os da bare sige at.
21:57
Det det som det jo i virkeligheden siger.
21:58
Det er at LM kan hacke. Og udnytte Sådan nogle, altså
22:04
udnytte Sådan her. Nobility, ikke?
22:07
Altså det der jo er. Hvad kan man sige?
22:09
Det er jo mere Sådan en. En prompt teknik en prompt
22:13
engineering. Strategi det her med at have
22:16
sætte flere lemmer sammen i en eller 2 struktur og få dem til
22:20
at interagere og. Lave den her specialiserede
22:24
agent struktur, hvor man ligesom har.
22:28
En en hel dem er specialiseret i at.
22:33
Nede i noget sequel, hvad der måske kan komme et eller andet
22:37
sted og lave sequels og gøre noget og ender måske
22:40
specialiseret i en bestemt type. Hacker angreb og du ved et eller
22:45
andet, og så får de så sidder de ligesom og arbejder sammen for
22:49
at lave den her exploit fordi. Det som der står der Det er at.
22:54
Det har ikke Sådan været så nemt tidligere, fordi det kræver det
22:56
her planning at at kunne lave den her exploit korrekt, så man
23:01
rent faktisk kommer igennem. Det er typisk en masse Sådan
23:05
feinschmecker steps og man skal ligesom.
23:08
Altså det det kræver ret meget Sådan menneskelig forståelse for
23:13
de der systemer på en eller 2 måde, så Det har ikke været så
23:16
nemt at få dem til i virkeligheden.
23:18
Og Det er så det de jo skriver her, at den her bestemte LM
23:23
agent struktur, den den forbedrer så ligesom evnen til
23:27
at at eksplodere. De her under billedet siges.
23:32
Det er Sådan jeg forstår det. Og nu læser jeg lige mit hvad
23:35
hedder det mit Sådan hvad skal man sige mit GBTGT generelt
23:39
summery igennem her så. Du ved alle.
23:43
Sådan skal man sige, hvad skal man sige?
23:46
Disclaimer er ligesom oppe på bordet her, men altså det her
23:48
system som de har lavet det bruger det der hedder HPTSA som
23:53
står for highly miracle planning and terms specific agents.
23:58
Som ligesom bruger agenter til at planlægge og ligesom styre de
24:02
her ting og det leverer. Hvad skal man sige de her
24:04
opgaver ud til forskellige så agenter, og så er der ligesom
24:09
Sådan en hightech planer kalder de det som en del af den
24:13
arkitektur, som identificerer potentielle svagheder eller
24:16
sårbarheder ved et eller andet system.
24:18
Ja, og så er der Sådan en team manager, som ligesom du ved
24:21
altså er planlægger en plan og sine og hvad hedder det opgaver
24:25
til forskellige? Og og så så de her specielle
24:29
superagenter. De fokuserer sig ligesom på
24:31
forskellige ting, ligesom der blandt andet Sådan noget sql
24:34
injections, som er Sådan en klassisk en ikke?
24:36
Jo, og så går de ellers ligesom i gang med at finde ud af hvad
24:40
hvad hvad er Sådan ja. Det er meget sjovt den der
24:44
struktur der fordi Det er jo Sådan noget med at man kan
24:46
forestille sig det Sådan OK men så prøver den så en eller 2
24:49
execute og det der kode Der er et eller andet sted ikke og så
24:53
og det gik ikke godt og så skal der ligesom feedback og se
24:57
tilbage i den der kæde af LM agenter og så ligesom hvor hvor
25:01
gik det galt? Jamen det gik galt over hos ham
25:03
derovre han lavede noget noget skidt der ikke kan og som så.
25:08
Måtte tilbage til specialisten og så over til planerne en gang
25:12
til at prøve at gå ned og ligesom få alle de her ting og
25:15
så en gang. Ja, Det er utrolig tung
25:17
arkitektur, når man ideer frem og tilbage i det der.
25:20
Men det virker altså jo flere gange du kører hen over det et
25:24
eller andet sted, så giver det også mening.
25:25
Ja, selvfølgelig. Hvis du bare prøver længe nok
25:28
altså, så kan du jo sætte en abe foran et tastatur, og så skal
25:32
den nok skrive noget shakespeare det ikke Sådan på et eller andet
25:35
tidspunkt statistisk set. Jeg ved ikke hvor mange
25:39
iterationer der skal til for at man når derhen, men.
25:41
Det kunne være spændende med det.
25:43
Det står sikkert sted i peberet, men der står her at de har
25:45
testet det på 15 Sådan real world vulnerabilities og der har
25:50
den her HPTSA det lyder som en sygdom, men heracles branding
25:55
and take specific agents har ligesom.
25:57
Forbedrede succesraten med op til 4 1 halv gang sammenlignet
26:02
med med forrige metoder, og hvis altså det vil sige den her HTSA
26:07
metode har en succesrate på 53%, når den ligesom får 4 at temps
26:14
til at eller forsøge til ligesom at at finde den her altså finde
26:18
vold Mobility is og det outperformer både open source
26:21
scan også. Altså Sådan scanner
26:23
vulnerabilities har gas og så 1 1 1 1 altså en single.
26:29
Op til 4 agent. Ja og så hvad hedder det?
26:34
Altså. Ja på en eller 2 måde, så hvis
26:38
det her er rigtigt og Det er det jo sikkert så.
26:42
Så betyder det jo at man kan få altså systemer har gemt dig til
26:46
at hacke forskellige andre systemer ikke og og Det kan man
26:51
jo både bruge som Sådan en check mit system for huller.
26:55
Approach, Der er jo altid den her Black hat og white hat
26:57
tilgang til hacking ikke, men du kan også bruge den som du ved
27:01
super human hacker som ligesom bare sparer utroligt meget tid
27:06
på på på ligesom finde de. Rette svagheder og komme hurtigt
27:12
ind i systemer, ikke? Altså det.
27:13
Det giver jo egentlig god mening.
27:15
Som Sådan et produkt kan man sige ikke.
27:17
Altså jeg ser det også meget. Det er meget sjovt.
27:19
Det er jo Det er sjovt det det Det er et paper, er det ikke
27:23
det? Jo Det er.
27:25
Men Det er jo Det er jo dybest set en meget produktorienteret
27:28
paper fordi at det Det er jo normal ting at lave det her.
27:33
Penetration testing af systemer ikke og man kunne forestille sig
27:36
at man havde Sådan et produkt hvor man ligesom slap det løs.
27:39
Det. Er sgu nogle vi slipper nogle
27:42
lemmer i den her agent struktur løs på de her systemer, og så
27:46
kan det være, at de ligesom kan finde de her.
27:48
Og apropos det, Jeg er ikke helt sikker på jeg forstår at kender
27:53
de her. LM er til de her 15 explodes og
27:56
skal bare. Eksekvere dem, så de kommer
28:00
igennem de her eksplodere. Altså de laver et succesfuldt
28:02
hack eller op skal de altså skal de opdage dem.
28:06
Det synes jeg ikke helt din din lille sommerby.
28:09
Jeg tror ikke nej og det hvad hedder det?
28:12
Jeg tror ikke Det er Sådan at de opdager zero day sites.
28:15
Det ville være Sådan det ville være.
28:18
Det ville være vildt vil jeg sige ikke altså så jeg ved ikke
28:20
helt ja der der må jeg nok komme til kort der, men men det virker
28:24
som om at når de siger at 5 real world war nobility is, så virker
28:28
det som om at du ved de har måske 15 agenter der ligesom har
28:32
tager en vulnerability hver. Og så ligesom tjekker for det
28:37
ikke så. Jeg tænker det det det det ville
28:41
være ret vildt synes jeg hvis det.
28:44
Altså hvis hvis man kan sige den at det bare er Sådan slippe den
28:48
løs i et miljø og den så opdager de her vågnede billeder til hvis
28:52
selv ligesom at finde frem til det, fordi Det er jo typisk det
28:55
der sker når hackere finder. Finder problemer Det er jo jeg
29:01
lader mig fortælle, at det i virkeligheden er meget normalt,
29:03
at Der er en masse sikkerhedshuller i systemerne,
29:06
så Det er ikke Sådan noget, Der er super svært at finde
29:08
sikkerhedsproblemer for hackerne.
29:12
Og det det altså det Det er der jo altid alle mulige sjove hvis
29:17
man følger det. Det der så kan man gå ind og
29:19
finde alle de mulige sjove ting og sager når men men jeg
29:23
forestiller mig bare at at. Altså.
29:28
Det ville sgu nok være ret smart hvis man hvis man kunne slippe
29:30
dem løs, og det så ligesom kunne gøre arbejdet altså hackernes
29:34
arbejde at finde de her mobilsites, fordi så kunne man
29:37
ligesom finde flere vogne abilities end man gør nu.
29:41
Fordi. Der er nok mange derude og flere
29:46
og potentielt se vigtig hvornår billedet ses end Der er hackere
29:50
tid i den her verden, så man kunne forestille sig der var et
29:54
effektiviseringspotentiale. Jeg bliver Sådan helt nysgerrig
29:58
på hvordan de der Sådan scanner fungerer altså de der.
30:01
Der må være nogle scannere der ligesom tjekker for Sådan nogle
30:03
ting ikke og Sådan noget. Det.
30:05
Eneste den eneste, hvad skal man sige?
30:07
Vulnerability er Sådan set kender.
30:09
Sådan er det her SK injections ikke og det tænker jeg Det kan
30:12
man teste Sådan rimelig. Nemt altså ved at spytte noget.
30:17
Det er jo Sådan noget med altså en sql injection er jo at hvis
30:19
man ligesom kan i et eller andet søgefelt, hvis man tager det den
30:23
que man sætter ind dér kan jeg få noget SKL tilbage eller noget
30:27
Sådan hvis man kan injecte noget som som som ligner at man sender
30:32
en query direkte ind i en string eller 2 streng query, så kan man
30:36
så virker som om man kan, så er det tegn på at man kan eksekvere
30:39
SKL direkte ned i sitets database, ikke?
30:44
Det er meget old school ting. Det Det er nok dem er der nok
30:47
ikke så mange af, men hvad hedder det?
30:49
Jeg kom til at tænke på en ting fordi hvor?
30:51
Hinanden, jeg undrer mig lidt over, hvordan de Sådan ligesom
30:53
har lykkedes med det her uden at GP 4 eller whatever de har brugt
30:57
ligesom siger. Ja Det er altså meget uetisk at
31:00
hacke og det vil jeg ikke hjælpe dig med.
31:02
Og nu skal du bare høre her. Det er simpelthen har de Sådan
31:05
har de havde haft Sådan en pleaser runde hvor de lige siger
31:07
Sådan. Ja ja men du ved Det er jo bare
31:09
white hat og vi leger det bare Sådan eller Sådan hvad hvordan
31:13
har du? Skrevet i systemet rumpen du er
31:15
en etisk hacker og skal hjælpe en virksomhed med at finde et
31:18
meget vigtigt i en høstak. Ej jeg ved det ikke.
31:22
Jeg har set nogen der laver Sådan nogle der Brown injections
31:25
eller hvad det hedder hvor at de Sådan siger til at starte med,
31:27
så siger de bare Sådan her. Det første punkt de skriver
31:30
Sådan. Du skal bare lige vide at Jeg
31:32
synes det der med at hacke og Sådan noget Det er totalt.
31:34
Det er slet ikke mig altså overhovedet ikke.
31:36
Og så siger du så svarer Sådan så svarer så svarer det tjekker
31:40
vi det Sådan? Nej Det er også meget altså Det
31:42
er helt forfærdeligt og det skal man ikke gøre Sådan.
31:44
Det er noget værre noget og så siger man Sådan, men Det kan
31:47
være meget sjovt lige Sådan at lege at vi vi hackede Sådan
31:51
Sådan Sådan med på det ikke ja Det er grineren.
31:56
Ja Det er meget godt. Nå, men lad os lige gå videre
32:01
fordi at. Det.
32:03
Vi nævnte det her med, at Vi er håbløst bagud på LM fronten, og
32:09
vi føler også, der var på et tidspunkt, hvor vi fulgte
32:13
nærmest alle de nye open source LMS der kom ud.
32:17
Men nu er det ligesom om, at det skulle blevet lidt.
32:19
Det er blevet lidt for forudsigeligt på en eller 2
32:21
måde. Føler jeg bare diverse seriøs på
32:25
i høringsfase på LinkedIn, og så kan man se en gang imellem de
32:28
lige nå nu er der noget nyt nå nu er det altså fint.
32:34
Jeg ville lave Jeg har lavet en LinkedIn tråd.
32:36
Hvor at jeg ligesom fik. Jeg spurgte om der var nogen der
32:39
ligesom kendte de nyeste hotteste og så videre og der fik
32:43
jeg. Der fik jeg lidt information.
32:46
Jo det skulle jeg lige tage nyeste.
32:47
Det skal jeg alligevel hvad hedder det?
32:49
Men jeg der blev blandt andet nævnt Thomas Thomas fechtenburg
32:53
nævnte den her queen 2, som er en kinesisk kinesisk udgivet.
33:01
LM som skulle være fra alibaba Group og også være Sådan.
33:05
Rimelig. LM freiburg Group.
33:09
Det lyder helt faktisk ikke, men det skulle Sådan ligesom være
33:12
den den skulle komme i størrelser fra 0,5 mia.
33:15
Til 72 mia. Og ja den kan nogle ting der så
33:20
så hvad hedder det så nævnte? Så var der en Asbjørn skovsende
33:25
som eller som ligesom meddelte at han han faktisk bruger 4 3
33:30
mini som er en af de her små eller lemmer som Microsoft står
33:33
bag, som skulle være Sådan trænet på højkvalitets tekst.
33:36
Men Der er utrolig små bruger han sammen med LM studio op, men
33:39
Det er vist en en gammel model, så den tror jeg egentlig ikke er
33:42
Sådan helt vild. Og så.
33:47
Og så lavede jeg lidt research selv også, og så fandt jeg ud af
33:50
at Facebook har eller meta har udgivet en model der hedder.
33:54
Som er en. Hvad skal man sige en multimodal
33:57
tekst image model som skulle være som skulle være ret god som
34:02
er god til Sådan noget image tekst QN for eksempel så har
34:07
meta også udgivet mega loaderen, som er en efficiënt eller lampre
34:13
træning end feriens who limited context length så.
34:18
På. Wow.
34:20
Unlimited power ikke så de begynder altså de her.
34:23
Jeg føler bare metal strategi. Det er bare at du ved open
34:26
source alt så er du bare så er de bare stikker en kæp i hjulet
34:29
for alle de andre der prøver at innovere, for Det er ikke Sådan
34:32
du ved de prøver at undergrave fordi det ikke det Det er ikke
34:35
deres kører business de kan få en masse de kan sætte nogle
34:38
standarder i industrien, de kan få en masse goodwill på det her,
34:41
så på dem for dem giver det god mening at gøre det her og så kan
34:44
de virkelig bare fucke med alle dem der som prøver at følge med.
34:48
Ikke sindssyg impact med lama. 3 jo også ikke og skal se det her,
34:51
så der må man sige der. Ja de de har rimelig høj impact.
34:56
Ja så er der så er der mads Andersen som er os i øh fra meny
35:01
jeg og founder også af mening jeg som nævnte neutron 4. 340 b
35:11
en strøg som er som jeg ligesom kigger lidt ned i og som viser
35:15
sig som Det er den Jeg vil lige skal snakke lidt om nu her og
35:20
det viser sig simpelthen være at være en vilje som som laver en
35:25
en ordentlig en ordentlig kæmpe instruction model som som
35:31
ligesom. Ja altså så vidt jeg forstår
35:34
det, så er den lavet til ligesom at generere højt kvalitetsdata.
35:37
Den er i hvert fald trænet helt vildt meget syntetisk data og de
35:40
udgiver hvad skal man sige. De udgiver selve modellen, og
35:45
den er selvfølgelig. Du ved rammer godt på stærkt på
35:48
alle mulige benchmarks og competitive med med kapitel 4.
35:51
Den er også kæmpe grænse, så jeg tænker den er må have noget
35:55
noget noget noget power og give af og og den scorer højt på
35:58
noget multi turn chat. Og noget som også interessant
36:03
ved det her release. Det er at de også udgiver dens
36:06
reward model, altså den her model som de har brugt til at
36:10
træne noget at RL. Reach f tune den altså det man
36:16
kalder for præference tuning. Så.
36:22
Ja. Ja ja imponerende, og så kommer
36:27
der jo også lige den der med. Du kan jo du kan jo deployment
36:31
på Sådan en DXH 100 rack med med 8 p ur så den er jo flere gpu'er
36:39
skal du bruge så komme hen og det fløjten hos os og Det er jo
36:43
Det er jo smart når man er en vilje altså lad os da open
36:46
source nogle store modeller der kræver rigtig meget af gpu.
36:50
Det er sindssygt. Det er groft business case det
36:52
der. På en eller 2 måde så er en
36:55
vittig og altså de har jo de må være nogle af dem så har som har
36:59
altså ultimativt størst interesse i bare at træne
37:02
gigantiske supergode modeller og så har open source dem ikke
37:05
fordi du ved du kan ikke bruge dem uden at du skal købe deres
37:08
produkter, så Det er ligesom Sådan lidt.
37:10
Det er Sådan en. Ja jeg ved ikke.
37:12
Det er nærmest en markedsføringsstrategi, ikke?
37:14
Altså ligesom regeringen laver lovgivning, så der findes
37:18
jurister. Altså hvad kan man sige?
37:22
Nu skal du ud og købe noget dyr. Jurist rådgivning.
37:26
Det er det samme her. Ikke her er et judith judith no
37:32
need stor model du kan forresten kunne køre den på Vores nyeste
37:37
nye brag. Den er gratis.
37:42
Jamen, jeg ved ikke rigtig hvad jeg skal synes noget der var
37:45
interessant om altså nej. Jeg kom lige til at tænke på at
37:51
der var en eller 2 på LinkedIn der lavede den der individ.
37:53
Jeg har den bedste business model når Der er gold mining
37:58
gold rush feber hvad Det er så skal du sælge skovl ikke.
38:03
Det er en vittig jeg lige nu, ikke?
38:05
De smadrer bare det hele jo altså.
38:07
Men men men okay, Der er alligevel et eller andet Der er
38:10
lidt sjovt her syntes. Data er den trænet på 98%
38:16
syntetisk data er Det er det. Er det en halcion at din
38:22
opsummering eller er det korrekt?
38:23
Kan du ikke lige efter tjekke det?
38:27
Så kan man sige. Tak.
38:31
Så kan man sige jamen Det er jo rigtig fint.
38:33
Det er syntetisk data og så er det jo helt problemfrit.
38:36
Jo fordi at så er der ikke noget med ophavsret eller noget som
38:40
helst vel bortset fra at et eller andet sted så kom det der
38:44
data et sted fra og Det er der ikke nogen der ved noget om vel
38:46
og den model det der genererede den der syntetiske data i lange
38:51
baner. Den var jo så trænet på et eller
38:52
andet, så nu begynder vi Sådan at vi kommer ud i Sådan.
38:56
Jeg ved ikke om Vi er i 3, 4 eller 5 potens af det der det
39:01
der data. Men det bliver godt nok bare en
39:04
jungle. Jeg tror simpelthen Det er jo jo
39:06
mere vi kan mere. Vi kan sløre hvor det der data
39:09
kommer fra på og over tid, jo mere giver de bare op.
39:13
Altså med at prøve at at lave en lov ramme omkring det og lige
39:18
pludselig så flyder det bare med data på nettet og Det er
39:22
syntetisk det hele, så Det er super fint at vi oversætter det
39:24
til dansk og Det er super godt. Det bruger vi også en eller 2
39:27
service til og så så træner vi nogle danske modeller på det der
39:32
data der hvor kommer det fra? Det ved jeg ikke det.
39:36
Det er syntetisk data, så Det har jeg lavet med et
39:39
laboratorium. Jeg synes Det er også overveje.
39:44
Den strategi det der de tager bare røven på os alle sammen
39:48
der. De skriver Sådan her.
39:50
Det skriver den her note note blive over ninety 1% af data
39:53
Austin og model alignement processen thc i generated OK Det
39:57
er effektive news of the models in generating sympatisk data 2
40:00
the support opens research and facilitate model development
40:04
realço open sourcing sympatisk data generation pipeline
40:09
ustinov. Det var Sådan der.
40:12
Ja okay vi vi laver vi laver pipelines så du kan genere her
40:17
data det skal bruge p ur til rigtig mange gp'er til at genere
40:20
en masse data ikke og når du så har generelt i data så skal du
40:22
bruge endnu flere gpu'er til at træne din model.
40:25
Men OK, men det kunne være interessant faktisk at kigge på
40:27
hvad Det er for en vis altså hvad Det er for en data
40:33
generering pipeline de så har har sat op til det der.
40:36
Det synes Jeg er lidt interessant fordi det må have
40:38
nogle kilder som er nogle modeller som sidder og generer
40:43
det der. Og hvis de bare har taget Sådan
40:45
ved du hvad vi tager bare alt open source.
40:47
Du kan finde på hocking fase, og så får vi det bare til at sidde
40:50
og generere, og det kommer jo i høj kvalitet.
40:52
Sjovt nok fordi. Altså du ved Sådan at se hvor
40:58
hvor godt den scorer på alle de her benchmarks i øvrigt OK.
41:03
Du har overblikket over hvad for noget data der var inkluderet.
41:08
De der benchmark scores, der kommer ud af Sådan en model, der
41:11
bare har bare spist alt hvad der var af.
41:15
Første 2 3 4 på Hotel, så data igennem de der modeller der de
41:19
bare ikke noget værre. Altså Det er simpelthen bare det
41:21
må man simpelthen bare lukke op og skide i hvis man ser Sådan et
41:24
benchmark fordi Det er ikke en dyt værd.
41:27
De er sikkert rigtig gode, men du kan ikke.
41:29
Du kan ikke sammenligne den med de andre scores fra andre
41:32
modeller, når du ikke har styr på hvad Det er for noget data
41:35
Det er trænet på. Det er jo fuldstændig gal
41:37
Mathias Det er imod alt med machine learning hvordan one
41:40
praksis og nu nu jeg jeg tør godt sige at jeg.
41:46
Jeg, Jeg tror, at grænsen for. Altså stop benchmark fanatic
41:53
fanatisme nu altså Sådan. Ja den er ved at.
41:56
Blive væk. Det er skidt vil jeg gerne gå på
41:59
gaden med. Jeg synes Det har taget
42:01
fuldstændig sindssygt overhånd og det her.
42:04
Det er jo også et eksempel på, når Der er så meget syntetisk
42:08
data det der. Hvad skal du bruge Sådan
42:09
benchmark til? Du kan ikke bruge til noget med
42:12
hvad finder du ud af metalliseret her i rambler
42:14
derudaf? Kan ikke finde koden til den der
42:16
pipeline der, men jeg tænker du har nok heller ikke nok ud til
42:19
at træne det anyways eller til at køre den.
42:23
På hårdt de Der er der, de er for dyre.
42:26
Men spændende at de ligesom de hjælper os ikke bare med at
42:31
udgive modeller som som vi kan købe nogle p og som vi kan for
42:34
at køre. Men de hjælper os også til at.
42:37
Generere. Data så Vi skal købe over for
42:41
generere data, så vi kan købe nogle p uger for at træne
42:45
modeller, så vi kan købe nogle flere gebyrer for at køre
42:47
inference. Altså Sådan.
42:51
Hold kæft det skovler bare penge en mand og Det er ikke noget med
42:54
deres marked kan er jo det største af alle på arrangementet
42:58
i. Det går rimelig godt for
43:01
invitere og de Det er sjovt den der interesse de bare har i.
43:05
Altså de de er jo i virkeligheden bare interesseret
43:08
i at øge den samlede mængde GPUL skal man sige anvendelse i
43:13
verden ikke så. Det er en syg.
43:16
Det er en syg forretning, det der det, det må man sige vi.
43:20
Skal have en session med Jørgen, hvor vi snakker om, hvordan
43:22
banker vi en videre med nogle nogle nye chips.
43:27
Det er jo helt vildt. Det er ikke sikkert Det er
43:28
muligt, men. Det er helt vildt nå, hvad
43:33
hedder det? Vi er nået til Det er Vores.
43:36
Jeg tror det bliver et nyt element her i Vores podcast,
43:39
nemlig ugens rebel ugens rapport.
43:42
Hvad er et reply? Til hvis Der er nogen Der er
43:46
helt tabt bag en vogn, overhovedet ikke ved hvad er.
43:47
CHRI Nordfyns men et repo et repo et repository, Det er,
43:54
basically bare, 1 1 1 1, kodeprojekt i virkeligheden
43:58
ikke, eller i hvert fald et en. Hvad skal man sige?
44:01
Et en mappe med noget kode i? Som som ligesom bliver
44:05
vaccineret. Altså som ligesom bliver
44:08
versioneret ligesom et ligesom et Google docs dokument for
44:11
eksempel gør når man laver ændringer i det og man
44:14
kollaboratør om at ændre det og Sådan noget.
44:16
Det er det samme bare med kode ind.
44:18
Så Det er basically bare noget noget kode der ligger typisk på
44:22
github og ja. Og guitar har jo faktisk Sådan
44:26
noget, hvor hvis man kender det at man har appen så kan man gå
44:30
ind, så så kan man se hvad der trender i øjeblikket og så kan
44:34
man selvfølgelig også selv filtrere i det og så finde ud af
44:36
det så. Så nu skal vi.
44:38
Nu skal vi kigge på Vores trending repositories læste,
44:43
hvad har du fundet frem til? Jamen skal jeg prøve skal jeg se
44:46
skal jeg sige hvad jeg ser når jeg søger på trending og
44:49
filtrerer på python? Du filtrerer simpelthen hårdt på
44:53
python. Det må kun være phen det.
44:55
Stærkt nu nu. Nu kører vi lige pege den.
44:58
Ikke fordi at Det er sgu det eneste programmeringssprog Jeg
45:00
har kodet af. Så ja det Det er Sådan er det
45:03
hvad hedder det og giver dem der ligger på toppen?
45:08
Langham. Det gør en vittige.
45:10
Nå. Hvis ikke de havde nok succes i
45:13
forvejen, så så har de det fandeme.
45:15
Nu med hvad? Hvad fortælle fortælle.
45:18
Men altså, de har jo udgivet en open source pakke, der hedder
45:21
warp som er der står er python framework fra high performance
45:25
PU simulation and graphics. Og Det er jo igen åbne
45:31
redskaber, som gør det nemmere at bruge deres produkter.
45:34
Eyes så ja. Der er ligesom en strategi, der
45:38
ikke? Men hvad med Jeg har en 2 en jeg
45:42
finder. Hurtigt.
45:43
Det virker som om at Det er Sådan noget RGUX eller rated
45:46
halløj og ærligt talt så fatter jeg sgu ikke helt hvad
45:49
forskellen på det og så pakke touch og alt muligt andet er.
45:55
Nej altså star wars cornells differentiable and can be used
46:00
as part of machine learning pipelines web framework, such as
46:04
the torch jacks, og så sidder man og tænker.
46:07
Nå. Men du kan bare.
46:09
Bruge pegefeltet og jacks. Ja lige præcis.
46:12
Hvornår er det Sådan? Hvornår er det lige at at man
46:14
tænker nu skal det fandme gå stærkt, men Jeg tror også bare.
46:19
Sådan noget her. Det henvender sig til til et
46:21
helt, ganske særligt segment, der udvikler os som som som
46:25
virkelig. Virkelig går op i performance?
46:28
Ikke, men Det er jo. Selvfølgelig simulation graphics
46:32
og ting og sager, så Det er nok også det.
46:33
Det Det er torsken og jacks måske ikke lige gearet mod, så
46:36
skal man skrive ret meget mere kode selv ikke også for ligesom
46:39
at komme derhen og de der cornells.
46:42
Det er jo Sådan noget til finn. Kanter II et billede for
46:46
eksempel ikke jo nå Der er et andet post.
46:50
Terry one AIN Det er nok. NNA.
47:00
Vanna måske skal jeg udtale venna æg, men Det er
47:04
selvfølgelig du kan chatte med din cycle database.
47:07
Og det. Ja Det er jo Det er jo Det er jo
47:11
meget sjovt fordi at Det er jo egentlig en sjov jysk case.
47:14
Det der med at. Jamen så har du en du har en
47:18
single database og du kunne godt tænke dig ligesom at lave noget
47:21
rart på en eller 2 måde ovenpå det.
47:23
Og så når du når du laver en almindelig, så laver du Sådan
47:25
noget. Ja svar på det her, så henter
47:30
det måske noget tekstdata. Så kommer det ind i en prompt,
47:32
og så får du Sådan que agtig svar tilbage på det Sådan det
47:36
mest simple form ikke, men her Der er det jo et spørgsmål om at
47:39
man kunne godt tænke sig at. At lave noget altså generere
47:44
noget sequel altså noget SKL. Og ligesom eksekvere det ned mod
47:50
databasen for så at få noget data tilbage for så at få et
47:54
genereret svar omkring. Hvad var det du fandt i det her
47:57
data? Så Der er jo ligesom nogle flere
47:59
steps og Det er jo meget sjovt. Nej og det Jeg tror Det er Sådan
48:04
en en helt åbenlyst use case. Der er masser af secure
48:07
databaser derude. Der er rigtig meget.
48:11
Du ved Sådan. Altså.
48:16
I tools til at gøre alt muligt, men det her Det er Sådan fuld
48:20
dynamisk, bare generere noget cirkus og sex bliver det ned mod
48:23
databasen ikke. Jeg kan også se masser af
48:25
udfordringer med det, men men smart er det da eller hvad synes
48:28
du? Jo Det er det Det er det sgu
48:31
nok. Jeg har ikke Sådan helt.
48:34
Jeg er ikke Sådan helt oplevet Sådan den der Jeg har lige Sådan
48:37
Jeg har Sådan. Blevet været fascineret af ideen
48:40
om at lave sprog om til til til SKOLE queries og quad data.
48:48
Jeg har været fascineret af ideen, men Jeg har ikke prøvet
48:50
Sådan ligesom at blive fascineret af oplevelsen.
48:53
Så Jeg er lidt i tvivl om Jeg er forelsket i ideen, eller om om
48:57
Det er rent faktisk også vil noget være noget der virker II
49:00
virkeligheden. Og så tænker jeg umiddelbart at
49:03
1 1 1 åbenlys hvad skal man sige drawback ved den her type
49:06
applikationer er at. At databaser typisk altså Det er
49:10
ikke altid. Databaser er super pæne og du
49:13
ved super quarry altså Sådan. Giver Sådan en super
49:18
nødvendigvis bare. Sådan er super intuitivt og
49:19
query ned i, så man kunne godt forestille sig at.
49:23
Altså nogle gange skal du vide hvordan data ligesom hænger
49:26
sammen for at få du ved. Alle ikke slettede aktive
49:32
brugere ud og være aktive brugere og Sådan noget ikke.
49:37
Ja ja og så tænker jeg, og så tænker jeg Sådan hvad hedder
49:41
det? En 2 ting Det er også.
49:43
Jeg ved ikke om Jeg har, men Jeg har set nogle rigtig rigtig
49:47
grimme store lange squares. Som bliver nødt til at være så
49:54
lange, fordi Der er rigtig meget logik og rigtig meget conditions
49:59
og alt mulig. Og joints og pis og lort.
50:03
Og jeg tænker Sådan lidt hvordan?
50:06
Altså Sådan Det er. Det skal du fandeme være.
50:12
Så tror jeg sgu lige Det er lige før jeg hellere vil skrive SKL
50:16
koden. End Jeg vil skrive eller Jeg vil
50:19
ind. Jeg vil formulere det III
50:21
naturligt sprog. Giver det mening?
50:23
Altså du ved man kan også altså. Der er også nogle ting der bare
50:26
er så komplekse at det det bare ikke egner sig til til naturlige
50:29
sprog. Jo, men man kan sige Det er jo
50:32
Det er jo en måde at give en bruger et interface Der er
50:35
naturligt sprog som ikke skal skrive noget seoul og stadig
50:38
give dem Sådan fuld seagull power.
50:42
Der hvor jeg stejler på det her rigtig meget.
50:44
Det er at. En en seagull altså en database
50:50
hvor du bare får fuld power ned mod den.
50:52
Ikke også den skal være. Den skal være rigtig godt
50:54
struktureret. Og Det kan der kan data nemlig
50:58
ikke bare ligge skovagtigt og og ting kan ikke bare være hvad kan
51:03
man sige dårligt indekseret og når du skal lave joint Sådan
51:06
nogle ting hvis du rammer nogle nogle jurister bare performer
51:09
horribelt ikke også, så kan man forestille sig Sådan en l der
51:11
bare lagde Sådan en polsk rigsdag database fuldstændig ned
51:15
fordi at. Den havde smidt en eller 2 query
51:19
efter den eller den bliver ved med at prøve med en query eller
51:22
et eller andet altså. Det er ikke bare at skrive god
51:25
altså skrive secular ikke nok altså du.
51:27
Du skal ligesom have styr på den datamodel der ligger nede på
51:30
Sådan en relationel database ikke også og og det skal det
51:34
skal den her l så også kende. Skal den skal.
51:37
Det er nice at at at lave queries der ikke med med
51:43
warehouses der ikke har et indeks hit for eksempel IIII
51:49
laver for dem der har prøvet at Sådan prøve at optimere lidt på
51:52
Sådan en quiltet, og så kører man Sådan en typisk Sådan en en
51:55
analyse der der kigger ned i okay hvordan bliver den her
51:58
query optimeret og så er det jo typisk noget med at der findes
52:01
nogle indekser til de her ting og så kan det gå hurtigere.
52:04
Men hvad nu, hvis de ikke findes?
52:06
Og den så smider Sådan en kæmpe Næstved join ting ind og Sådan
52:09
noget det altså så så får du så får du Sådan en bror der sidder
52:14
først. Venter du på den der langsomme
52:16
lem og nu venter du kraftedeme også på en langsom segway der
52:20
skal eksekvere bagefter. Ej jeg savner den gamle
52:23
dashboard kan man så bare mærke ikke også fordi at at det der
52:26
det. Så i din er jo ret sjov men men
52:30
man har ikke løst det der med Sådan.
52:32
Jamen altså. Det skal jo også ligesom være
52:34
optimeret til at tage imod alle de her forskelligartede seguras
52:37
bare Sådan helt random. Og database også ikke?
52:40
Jo, der skal ligesom være en form for restriktion på hvad den
52:43
kan få lov til at køre med, synes jeg ellers.
52:45
Ikke mening og ofte så er det jo også Sådan, at det i hvert fald
52:50
tit man oplever at Sådan en SK databaser er ikke.
52:53
Du ved de er godt logisk. Hvad skal man sige struktureret
52:57
i forhold til at der kører Sådan et eller andet crowd?
53:00
Du ved et eller andet setup der læser og skriver filtrerer og
53:03
Sådan. Der er nogle ting II
53:05
applikationen. Men Det er ikke nødvendigvis
53:08
super intuitivt, når der skal ned og analysere på data og
53:12
Sådan altså Sådan ja jeg ved ikke Sådan.
53:14
Jeg synes bare tit at. Når man kommer ned som som også
53:18
skal lave noget r eller m eller et eller andet noget data ud, så
53:21
er det tit Sådan, at når man tænker Sådan.
53:23
Hold da op hvor skal jeg bare? Hvor er det bare slet ikke Sådan
53:26
her til det her formål. Den her database designet det
53:31
kræver tit noget viden omkring. Historikken er koden og hvordan
53:35
Det er lavet, og hvad du ved Der er.
53:38
Mange og det kræver noget noget. Hvad kan sige noget arbejde for
53:41
at. At få ens data op II gear, så
53:44
Det er brugbart for en LM altså fordi.
53:48
Den kan den har ikke nødvendigvis de her meget
53:50
specielle domæne viden, og Det er i øvrigt også noget som tit
53:54
er gået tabt II historien bag den.
53:57
Det der data der for for den organisation der har det her
54:00
data ikke. Gamle datamigrering nå, men så
54:03
hvorfor er der nul alle de her felter her de her mange år
54:07
tilbage? Nå men Det er fordi at Sådan
54:09
helt klassiske det blev først introduceret i.
54:13
Og 2001 eller andet, og derfor så er der ikke noget data der og
54:16
Der er ingen der har migreret eller noget som helst ved det.
54:20
Ja så nej, Det er ikke bare ligetil.
54:23
Man kan ikke bare pip install og så tro det det går derudad.
54:27
Og Det er igen det her, hvor at Jeg tror man skal passe på med
54:30
drømmen om. Idéen om om.
54:35
Sådan de her MUS cases, som er meget hypet, og så hvordan det
54:39
rent faktisk er i virkeligheden ikke.
54:40
Altså Det er bare meget Sådan noget engineering og involveret,
54:45
men helt klart at det her med at folk der ikke kan SKL har en
54:48
kæmpe fordel i at i at skulle. Kunne gøre det på den måde ikke.
54:55
Hvad hedder det? Jeg har lige 2 repos som jeg
54:58
gerne nævne. Den første.
55:02
Det er altså. Jeg har jo en ting.
55:04
For. For Sådan du ved.
55:08
Prompt med struktureret output. Det har jeg virkelig en ting
55:12
for. Du ved funktion calling Der er
55:14
mange der tror at function calling kun kan bruges til at
55:17
sige altså og Jeg kan ikke helt som det hedder tool calling
55:20
eller tools nu eller Jeg kan ikke.
55:22
Jeg kan ikke finde ud af det. Jeg tror de begynder at kalde
55:24
det tools ikke tool calling. Funky calling ja vi ved jo jeg
55:29
mener at man kan sige bare lige for dem der ikke er med her Der
55:32
er nu kalder vi bare funktion calling funktion calling er en
55:36
mulighed som åbninger udgav for noget tid siden efterhånden.
55:40
Hvor at de gjorde det muligt at definere et Sådan et Jason
55:43
skema, når du sender din prompt og så det svarer du får tilbage
55:48
er ligesom i det format. Det bliver det det der har de
55:51
ligesom fintune deres modeller til at outputte format, Sådan så
55:54
man ikke behøver at lave alle mulige hacks med at sige at den
55:57
skal outputte det her format, og så virker det ikke altid Sådan.
56:00
Og Det er jo oprindeligt set, så er det ting til at.
56:05
At at at kunne kalde â i og kalde funktioner kalde kode
56:10
funktioner. Så hvis du har et AI der kan
56:12
søge på Google, så kan den. Hvis den beslutter sig for den
56:15
gerne vil søge på Google, så kan den i stedet for at returnere et
56:19
svar i fritekst, så kan den returnere et svar i Sådan en
56:22
Jason ting, som kan kan sendes til ABI eksekvere et eller andet
56:26
og få noget tilbage og så putte det ind i konteksten.
56:29
Det er Sådan den så vidt Jeg kan forstå den oprindelige tanke med
56:32
med hvad hedder det med hvad hedder det?
56:35
Med funktion Salling, men Jeg er helt vild med Sådan en lidt en
56:38
hacket. Hvad skal man sige?
56:40
Hvad skal vi sige hvor sjón er fucking calling netop at du i
56:45
stedet for ligesom at regne med at det skal bruges til et epi og
56:47
sendes videre til et api, så er det ligesom bare enten altså så
56:51
er det ligesom bare data du så så ligesom bare er struktureret
56:55
output douter ikke. Jeg har fået blandt andet til
56:58
use cases, hvor man ligesom definerer data.
57:01
Hvad skal man sige skemaet for et for en opskrift?
57:04
Altså Sådan en. Inden du ved en mad opskrift
57:07
altså du ved så skal det være en liste af ingredienser af
57:10
ingredienserne skal have en mængde.
57:11
Det skal have et navn, og det skal have alt muligt og så
57:14
videre. Og så kan du ligesom bare så
57:16
folk. Så kan du skrive en instruktion
57:17
der hedder Sådan jamen. Du skal bruge den her.
57:22
Det er den her det her format til at generere opskrifter ud
57:25
fra det brugeren putter ind. Og så kan man skrive Jeg har det
57:28
her i køleskabet. Du ved Jeg har.
57:30
Man kan måske tage et billede? Og så kan den lave det om til
57:33
tekst, og så kan den outputte en opskrift på det her format i
57:39
strukturerede Jason som du kan altså du kan generere.
57:42
Hvad skal man sige? Jeg tror altså kunne forestille
57:44
mig kunne generere opskrifter on the fly på alle mulige random
57:48
shit ikke? En 2 ting du også kan gøre.
57:50
Det er at du kan bruge det som Sådan en form for en ny
57:53
initiativ recognition detector, hvor du ligesom siger her er en
57:56
nyhedsartikel for eksempel. Definere det format man gerne
58:00
vil have sit ud på. Det kunne være en liste af
58:02
dictionaries med et navn og 1 1 1 1 klasse organisation en
58:07
person location misk for eksempel.
58:11
Og så får man det ud, ikke? Ja.
58:16
Det er bare noget der gør det nemmere at og også også hvis du
58:20
har. En prompt for eksempel som du
58:23
eller et prøvesvar du gerne vil ud, så kan du også sige, Jeg vil
58:26
gerne have det her. Prøvesvar ud i med 2 outputs 1 1
58:28
1 1 Jason et json objekt med 2 attributes den ene det skal være
58:33
Sådan en thors eller reasoning output, hvor den først lige får
58:37
lov til at tænke og så kommer den med med svaret nedenunder
58:40
ikke Sådan så man ligesom kan have sin.
58:42
Hvad skal man sige sin regning, output og sin output, output
58:47
separeret. Og så kan man.
58:49
Det er også en form for ligesom at kunne lokke Sådan explain
58:54
ability på en eller 2 måde at kunne tracke Sådan nogle ting.
58:57
Ja nå, Det var en lang, lang lang, lang lang historie for at
59:01
præsentere for et liv, der hedder instruktør som har 6,3
59:06
1000 stjerner inde på github er udgivet af.
59:11
En der hedder JXNL og Jeg tror faktisk Det var 1 1 1 library
59:16
som jeg fandt i en tråd indenfor inde på DC slack der blev nævnt
59:20
i en eller 2 sammenhæng og Der er ideen simpelthen bare at du
59:23
ikke kalder det her den her instruktør.
59:27
Det er et stort framework. Og så.
59:32
Så siger du ligesom og så så definerer du ligesom og så
59:36
kalder du en åben client for eksempel.
59:38
Og så kan du ligesom konvertere den her åbning i client til.
59:44
Altså til til Sådan en en struktur klient.
59:47
Og der så kan du så give den her instruktør klient en en pige
59:51
dansic object, altså en base model, en pedantisk model.
59:56
Put den front ind og når du så får dit svar, så får du Sådan et
59:59
pedantisk objekt tilbage. Så du ved du giver en prompt ind
1:00:04
og får struktureret data tilbage det.
1:00:08
Det er meget sweet og. Jeg har faktisk også tænkt mig
1:00:12
at prøve det der, man kan sige. Fordi nu ved jeg ikke altså.
1:00:20
Der sker jo et eller andet prompt magi nedenunder, og
1:00:23
ligesom når man dykker ned i alt muligt andet i længden og Sådan
1:00:26
nogle ting, så står der altid et eller andet stykke tekst inde i
1:00:28
koden ikke og så. Og så står der.
1:00:32
Du skal gøre Sådan her, du skal gøre Sådan her, og så er Det er
1:00:35
det alligevel det man selv vil pumpe, engineere sig til og
1:00:38
måske prøve at pakke det ud i Sådan en dansk model bagefter.
1:00:41
Ikke fordi man tvinger dem til at putte noget Jason ind, og så
1:00:46
kan jeg Sådan en pige dansk model sjovt nok finde ud af at
1:00:49
sætte visere Jason ind til den der måde.
1:00:52
Det der objekt. Så så jeg ved ikke hvor svært
1:00:56
Det er at skrive de der ting selv, men men hvad nu hvis Det
1:00:59
var på dansk man lavede ting? Jeg tænker ikke den magisk har
1:01:04
nogle nogle gode danske prompts nede bagved som den lige kan
1:01:07
finde ud af hov har du prøvet at skulle på på dansk?
1:01:10
Det er en god ide typisk så står der det der ligesom står i lange
1:01:15
chain i deres rack klasse du skal svare tilbage.
1:01:24
På det sprog, som du blev pumpet med, og så står det på engelsk
1:01:27
ikke så og så og så sjovt nok når du så prompter med noget
1:01:31
dansk for eksempel igennem den der klasse der.
1:01:33
Hvad sker der så hov så svarer den engang imellem på engelsk
1:01:36
alligevel fordi at de første tokens er på engelsk, og Det er
1:01:41
altså bare. Der er altså en stor sjat
1:01:44
sandsynlighed for at at den instruktion Der er da
1:01:47
ligegyldigt fordi Det er nogle tokens der ligger ovre i det her
1:01:50
engelske space og Det er sgu det du får tilbage.
1:01:54
Det skal jeg altså tit som som jeg forstår det der, men.
1:01:58
Så jeg. Jeg er Sådan lidt loren med at
1:02:01
skulle bruge de der libraries. Mest fordi at de Sådan.
1:02:04
At det ja jeg ved ikke rigtig. Jeg tror du altså du tænker på
1:02:08
om den her laver en eller 2 formatering der fortæller den at
1:02:11
den skal output i noget bestemt hvor den inkluderede engelsk
1:02:14
eller hvad? Er det altså hvad hvad gør den,
1:02:16
hvor hvor henne? Det er jo det Der er sjovt ved.
1:02:19
Jeg synes jeg om Sådan nogle libris Det er jo wow det magi,
1:02:22
men Der er jo noget kode inde bagved og den den bruger jo en l
1:02:26
på et tidspunkt og det gør den med noget tekst.
1:02:28
Og det gør den konverterer de der.
1:02:31
Hvad hedder det på dansic middelklasser til til hvad
1:02:35
hedder det til de her? Jason skemaer som er opening
1:02:39
compatible og så sender den dem med så sender den dem med.
1:02:45
Vi har fucking calling. Og så får den så læser den bare
1:02:48
det her. Hvad hedder det?
1:02:49
Funktion calling output tingene til at bruge den funktion og så
1:02:52
læser det her funktion tal output.
1:02:54
Så får den et Jason svar tilbage, og så kommer jeg til at
1:02:57
lave den om til penge igen og så altså så Jeg tror.
1:03:00
Jeg tror den er den er den er god nok Sådan.
1:03:04
Så så så er det jo bare et funktion calling kan man.
1:03:07
Sige så Det er jo ikke fordi det her.
1:03:09
Det er ikke fordi der groundbreaking det her.
1:03:11
Det er mere Sådan en developer experience ting ikke hvor Det er
1:03:14
Sådan, Det er bare abstraktioner bare lækre eller du ved Der er
1:03:16
bare noget. Det er så simpelt som det burde
1:03:19
være. Og det det det det altså
1:03:24
virkelig try så men men Det er helt klart på min liste det der
1:03:27
det der repo du nævner der. Nå har du, har du noget?
1:03:33
Jamen Jeg har lige den sidste. Jeg kan ikke lade være fordi at
1:03:36
Det er jo egentlig faktisk ikke noget Der er trending, men Det
1:03:38
har været trending i rigtig rigtig lang tid.
1:03:41
Det er mit all times nye favorit library polars.
1:03:45
Og Det har det altid været. Fan så er det jo bare den den
1:03:49
større Bjørn som man siger end end end en panda og 1 1 1 poler
1:03:56
bær som det. Det hedder også en isbjørn på
1:03:59
det. Men, men Det har jo længe været
1:04:05
i Sådan 0,20 0,21 eller Sådan et eller andet version nu kommer
1:04:12
der nu kommer der 1,00 og den er i pre release.
1:04:16
Så går vi ind og installerer releasen i dit i dit projekt.
1:04:20
Hvis du bruger polars og se alting breake fordi at.
1:04:24
Der er mange breaking changes, men Der er også rigtig mange
1:04:27
fede ting, hvor man ligesom kan sige okay hvis man læser ned i
1:04:31
den der Sådan changelog. Men hvad kommer der ud i den her
1:04:33
version et? Så er det så kan man Sådan se at
1:04:36
det alle alle deres læringer de har taget altså Sådan over tid
1:04:42
og Sådan akkumuleret og sagt alle de her ting er breaking
1:04:45
changes, men vi ved at det ville det ville vi have gjort
1:04:47
anderledes så og nu kommer etteren hvor de gør det hele
1:04:50
anderledes og så har de dem liggende Sådan en skuffe de
1:04:53
trukket frem og sagt nu er det på tide.
1:04:56
Og så ruller de helt derud. Der er ret mange breaking
1:04:59
changes, men Der er også vildt mange Sådan performance lifts i
1:05:02
det, så Jeg er faktisk ret spændt på at prøve det.
1:05:06
Ja Jeg er bare polars fans bruger det dagligt.
1:05:10
I den data pipeline jeg faktisk sidder lige konkret og arbejder
1:05:13
på, og Det er bare en fornøjelse at.
1:05:16
Det går stærkt. Det er fedt.
1:05:19
Det er crazy, crazy, crazy, crazy.
1:05:21
Altså Jeg tror Jeg er ret vild med den her den her ugens reelle
1:05:25
ting må jeg sige det. Den er faktisk allerede super
1:05:29
vild med. Det her format her.
1:05:32
Det gør vi igen. Skal vi ikke, skal vi ikke gøre
1:05:35
det, det synes jeg. Og så skal vi jo selvfølgelig
1:05:38
huske at spørge om de andre også er vilde med det derude.
1:05:40
Ja. Selvfølgelig gør vi det ikke.
1:05:43
Vi gør kun noget i synes er fedt.
1:05:46
I kan jo man kan jo. I øvrigt skal vi lige huske at
1:05:48
nævne at gøre lidt mere reklame, for man kan skrive på hvad
1:05:51
blogspot snabel a gmail dot com hvis man har ris ros tips,
1:05:56
tricks forslag hvis man synes at min mikrofon overstyrer helt
1:05:59
vildt, hvis man synes et eller andet, så så er man velkommen
1:06:02
til at skrive det her ind fordi. Ja vi vil bare gerne høre hvad i
1:06:06
synes derude, og vi vil gerne forbedre os hele tiden, så så
1:06:09
Sådan er det. Ja hvad hedder det?
1:06:13
Men men Jonas. Vi skal jo vi smutter på
1:06:16
sommerferie her, og det betyder, at der ikke er bebos podcast i.
1:06:23
Det er lang tid. Det er jo.
1:06:25
Det gør lidt ondt, ikke? Det er jo 6 uger eller Sådan
1:06:28
noget, er det ikke? Ja Det er det fordi Vi har Sådan
1:06:31
nogle sjove overlappende ferier dig og mig.
1:06:35
Det er jo 100% perfekt og. Og hvad skal man sige?
1:06:39
Været vacation for webos podcast og.
1:06:46
Det har jo været forrygende, faktisk fordi hvis vi lige
1:06:48
kigger lidt tilbage også nu, skal vi ikke fortsætte en time
1:06:51
mere. Men Det kan vi jo sagtens gøre,
1:06:53
og så har det jo nu, siger et forrygende år.
1:06:56
Men Det er jo ikke nytårsskiftet det her med Der er på en eller 2
1:06:59
måde Sådan lidt nu tager vi en ordentlig pause ikke, det skal
1:07:01
vi andre i øvrigt også huske at gøre derude.
1:07:03
Husk at holde godt med ferie, lad være med at tage den der bog
1:07:06
med som som er er næsten det samme som som som det du laver
1:07:10
på arbejde, find noget andet at læse i.
1:07:15
Altså Sådan. Når vi kommer tilbage til bebos
1:07:19
hvad hvad hvad skal vi så? Jo der skal være Sådan vi så
1:07:22
skal vi så ser vi fremad til efter sommerferien før vi lige.
1:07:28
Ja men altså Vi skal jo snakke meget mere om alt muligt der
1:07:32
sker og rører sig, men Vi skal have flere gæster.
1:07:35
Jeg synes også Jeg synes måske vi havde en ide om, at vi gerne
1:07:37
ville have lidt flere Sådan. Ja det ved jeg ikke, om vi ikke
1:07:41
har leveret på, men Sådan du ved vi Jeg vil gerne.
1:07:43
Have nogle onsite sessions on site session ud med mere til
1:07:47
folk. Ud med mere til folk.
1:07:48
Jeg. Og så kunne vi godt tænke os at
1:07:51
få nogle flere Sådan, så vi ikke kender i forvejen med måske
1:07:54
Sådan række lidt ud til lidt flere som som fordi Jeg synes
1:07:58
bare vi haft nogle gode oplevelser med og nogle der bare
1:08:00
fortæller os noget vi ikke anede en skid om altså Sådan noget for
1:08:03
eksempel og alfa føles og. Ja altså bare for nogle vinkler
1:08:07
det ja. Helt enig.
1:08:10
Så Det kan vi kun blive bedre til og så også flere forskellige
1:08:12
typer af udviklere. Ikke fordi Sådan.
1:08:15
På en eller 2 måde, så jeg ser også meget Sådan.
1:08:18
Altså Sådan. Der er mange forskellige
1:08:20
kulturer indenfor softwareudvikling og.
1:08:24
Altså. Og Det er bare spændende at lære
1:08:26
dem alle sammen at kende og alle har en eller 2 form for
1:08:29
forskelligt view på tingene og Sådan noget ikke så.
1:08:32
Prøver at diversificere lidt Vores Vores input her, men også
1:08:36
huske at tage de her sessions, hvor vi bare sidder og hygger
1:08:39
alene det. Det kan også noget helt sikker.
1:08:41
Det er det der kommer til at ske rigtig mange sjove ting efter
1:08:44
sommeren. Jeg håber i alle sammen nyder
1:08:47
sommeren derude og så. Så kan du slutte af jo.
1:08:52
Ja så vil man bare lige sige at i skal jo for fanden mand i skal
1:08:56
huske at abonnere på hvad bruges podcast både på Spotify og Apple
1:09:00
podcast og inde på LinkedIn og på youtube, og man kan jo også
1:09:04
vælge at skrive en kommentar på LinkedIn og youtube og man kan
1:09:08
også huske at lave et review af os inde på Apple podcast og
1:09:11
Spotify og. Man skal jo helst give os 5
1:09:14
stjerner ikke og hvad hedder det sige noget rigtig sødt og pænt
1:09:17
om også. Og så ja altså man kan gøre så
1:09:21
mange ting man skal selvfølgelig gå ind og besøge Vores
1:09:23
hjemmeside. Hvad bruges?
1:09:24
Podcast.dk som jo er en oplevelse uden lige at komme ind
1:09:29
på, fordi Der er jo ligesom der, Der er jo helt det går helt amok
1:09:32
derinde ind og ja og du skal skrive til os post punktum eller
1:09:37
snabel a mail dot com med alle mulige ideer og ting og sager
1:09:41
Det er jeg lytter os vej direkte ind til Vores Vores hjerter.
1:09:47
Og så skal du bare glæde dig sygt meget til at vi kommer
1:09:49
tilbage fra sommerferie fordi. Vi er allerede.
1:09:53
Jeg har Jeg har hørt os altså. Der er jo flere der deler Vores
1:09:56
podcast, der siger Sådan skal bruges podcast og den sidste Der
1:10:00
er delt har nævnt os som Danmarks podcast før EI og så
1:10:04
for udviklere. Så du ved.
1:10:10
Altså så. Slutter vi lige med af med noget
1:10:12
noget ananas juice der. Det ikke altså, men det det
1:10:15
synes jeg Vi er. Og ved du hvad?
1:10:17
Og det synes jeg Vi er og Det har det.
1:10:18
Har sgu været strategien helt fra starten af selvfølgelig Det
1:10:21
har været. Det har været bevidst valg og
1:10:23
bare være overdrevet teknisk ubehøvlede teknisk som ingen
1:10:29
andre og Det er Det har været strategien ved starten af og det
1:10:33
synes jeg vi vi nyder godt af og Der er sgu ikke rigtig andre så
1:10:37
vidt Jeg kan se på dansk der gør det.
1:10:39
Men jeg håber seriøst jeg håber der kommer flere fordi at jeg
1:10:43
Jeg tror Der er brug for det og Jeg tror.
1:10:45
Jeg tror Det er godt at have nogle kollegaer II branchen hvis
1:10:49
man skal sige det på den måde, så så ja.
1:10:52
Det er fedt. Så vi glæde, kommer andre ind og
1:10:56
er bare. Super glad for at lytte med Det
1:10:59
er Det er fantastisk og Vi er glade for at i bærer over med os
1:11:02
når Vores mikrofon er overstyrer og Vores lydkvalitet og lort.
1:11:08
Ja men. Vi ses efter sommerferien Jonas
1:11:12
og Vi skal efter sommerferien alle sammen.
1:11:15
Det kan jeg godt. Hey.