De grote Synthforum LLM-doet-muziekdraad

Een tekst van dezelfde strekking is in het Engels inderdaad doorgaans korter. Met vormgeving loop ik daar met enige regelmaat tegenaan, dat de UK tekst perfect past en de Nederlandse versie ineens 1/3de langer is.
 
Zonet voor het eerst een paar uur offline (notepad :)) aan 1 prompt gewerkt in plaats van hem gewoon even live neer te typen. Reden: ik had het gevoel dat het programma dat ik wou hebben door haar aard haalbaar was voor de gekozen AI tool, dus ik wou in 1 keer een prompt die alle nodige informatie bevat. Dat is dan niet alleen exact wat het programma moet doen tot in het laatste detail (in bewoordingen die de juiste terminologie gebruiken zodat exact gebeurt wat ik wil), maar ook een beschrijving van de programmeeromgeving, compileeromgeving, gebruiksomgeving, variatie in inputmateriaal, voorbeeldfiles van inputmateriaal, etc. Morgen het resultaat van onder tot boven gaan checken om te zien of het robuust is en doet wat het moet doen.

Grappig: de prompt is langer dan de resulterende code.

Iemand die de syntax van buiten kent en jaren programmeerervaring heeft, maakt het programma sneller dan ik mijn prompt maakte. Maar ik niet, ik moet te veel opzoeken. Ik heb wel de indruk dat deze aanpak met meteen een uiterst grondige prompt een goede is, je vermijdt vele mogelijke cirkelredeneringen die ontstaan wanneer je iets te veel gaat viben met je LMM die daardoor 36 versies van de code gaat moeten genereren. En de gegenereerde code is op plaatsen efficiënter omdat de AI meteen ook het geheel kent. Anderzijds zou ik voor grotere programma's het toch wat stapsgewijs trachten op te bouwen, al is het maar om het debuggen behapbaar te houden. Of je moet je LMM weer gaan vragen om je te helpen met unit tests etc...

Een goede basis programmeerkennis blijft wel onmisbaar om een beetje op doel te kunnen schieten op deze manier. Het is ook niet meer echt vibe coding, want van een heen-en-weer gesprek is geen sprake meer. Het is meer zoals het good old aansturen van een programmeerteam/opdracht, waarbij stap 1 ook het documenteren en de design/architectuur vastleggen is en het coderen pas een latere, vaak kleinere stap.
 
Laatst gewijzigd:
Ik doe veel met AI, vooral schrijven. En ik ben serieus goed in prompten geworden, maar het blijft nog regelmatig schieten met hagel. De ene keer rolt er een prima tekst uit en de volgende keer bakt hij er bij dezelfde prompt veel minder van.

Zolang het nabootsen is, gaat het meestal wel goed. Schrijf iets in deze stijl: [voorbeeldtekst]. En houd je aan deze schrijfregels. Maar geef je wat weer vrijheid dan doet - bijvoorbeeld ChatGPT - maar wat.

In de praktijk maak ik nu vooral conceptversies met AI die ik zelf behoorlijk herschrijf.

Nog een leuk praktijkvoorbeeld. Ik las laatst over een blogger die met Deep Research onderzoek doet naar een bepaald onderwerp. Vervolgens bespreekt hij de bevindingen met zijn laptop, via een microfoon en transcriptietool. Wat vindt hij ervan op basis van zijn kennis en ervaring? Van beide stukken laat hij AI nu 1 conceptartikel schrijven met achtergronden en zijn visie daarop. Dat vind ik slim 💡

Qua muziek doe ik vrijwel niets met AI. Ik vind het 'puzzelen' leuk. Zelf partijen inspelen en zwoegen op een arrangement. Als het me puur om het 'plaatje' gaat zou ik wel AI gebruiken. Maar dan zou ik denk ik ook veel minder muziek maken. Dan kan ik ook gewoon als consument naar Spotify luisteren. Scheelt een hoop tijd 😊
 
Het nadeel van schrijven met ChatGPT is dat je heel vaak een soort formule-tekst krijgt en je eigen stem verloren gaat. Het punt van zelf schrijven is dat je wordt gedwongen na te denken over structuur en inhoud, prioriteit en je centrale boodschap. ChatGPT vervalt snel in een standaard en herkenbaar opstel-keuvelwerkje zonder duidelijke overtuiging of persoonlijkheid. Dit kun je er met een hoop prompten wel (deels) inkrijgen, maar dan kom je toch ook wel vrij snel op het punt dat je het net zo goed helemaal zelf kunt doen.

Ik vind het soms wel handig om even snel een raamwerkje op te zetten voor een bepaald type document, een voorzetje te geven voor een artikel of emailtje dat niet heel creatief hoeft te zijn maar wel strak binnen 400 woorden moet of om iets in te korten of te vertalen. Voor onpersoonlijke algemene antwoorden naar klanten werkt het ook vaak wel goed. Maar voor creatief / professioneel schrijven ben ik er een stuk minder enthousiast over geworden dan ik in eerste instantie was een paar jaar geleden. Het blijft toch een beetje kut allemaal eigenlijk. Voor mij is image generation altijd nog de meest nuttige toepassing van generatieve AI, we doen hier echt heel veel mee en de resultaten zijn heel goed. Daar kan geen stock photo website tegenop en het lost echt problemen voor ons op.
 
Een recent praktijkvoorbeeld, ik zit in een positie waar mensen nog weleens bij mij komen omdat ze denken dat ze een goed idee hebben waar de organisatie of branche iets mee kan. Ik kreeg een 'stuk' in handen geduwd (gelukkig niet van een collega) dat begon met een warrige introductie gevolgd door 2 pagina's copy/paste AI slop (inclusief standaardopmaak met emoji's, erg professioneel) en een rammelende conclusie waar amper een touw aan vast te knopen was. Deze meneer vond dat ie iets had afgeleverd met 'onderliggend onderzoek' en een 'gedegen onderbouwing'. Maar het was gewoon een hoop ongefundeerde klets vermomd als betoog. ChatGPT geeft nu iedere kwast met een mening, hoe ongegrond of verward ook, de tools om in een paar tellen enorme volumes semi-aannemelijk klinkende content te produceren ("gish gallop") en die kwasten verwachten dan ook nog eens dat je het aandachtig leest en met een serieuze reactie komt. En ik ga dat niet meer doen.

Vanaf dat punt is mijn standaardantwoord op iedere obvious AI tekst ook geworden: 'als jij niet de moeite neemt zelf iets te schrijven, ga ik niet de moeite nemen om het zelf te lezen.'
 
Laatst gewijzigd:
Oh, en ik heb nog geen AI gebruikt in mijn muziek. Niet omdat ik zwaar principieel tegen ben, maar ik vind het gewoon leuker om alles zelf te doen.
 
En die kwasten verwachten dan ook nog eens dat je het aandachtig leest en met een serieuze reactie komt. En ik ga dat niet meer doen.

Herkenbaar. Andersom ook, klanten laten werk dat je aanlevert beoordelen door ChatGPT. En die noemt altijd wel wat. Ik snap het ook wel, want ze betalen geld en willen grip houden. Maar het maakt het wel lastiger.

Aan de andere kant komen mensen ook wel weer tot inkeer, denk ik. Dan probeer ze het zelf een poos met AI en blijkt het tóch een vak te zijn.

In mijn vakgebied werken LLM's het beste als je precies weet wat je wilt. Dan kun je ze inkaderen, sturen en laten maken wat je voor ogen staat. Op basis van jouw kennis en ervaring. Hoe meer vrijheid je ze vaak geeft, hoe minder doorgaans het resultaat.
 
Ik heb het denk ik al eens eerder gezegd, maar ik vergelijk de huidige situatie met generatieve AI een beetje met de opkomst van WordArt en Photoshop in de 90s. Ineens dacht iedereen dat 'ie een vormgever was. De meest afschuwelijke logo's, comic sans bedrijfsnamen en lens flare galore. Je herkende meteen 'de bakker op de hoek' die zelf wat had lopen knutselen in plaats van een professionele vormgever in de arm te nemen.
 
Voor tekst gebruik ik vaak Claude. Eerst geef ik de functie aan (je bent een pro copywriter voor websites voor holistic professionals). Ik geef daarna de taak op + wat extra informatie. Daarnaast geef ik aanvullende informatie zoals het profiel van de doelgroep (zo specifiek mogelijk), alle informatie rondom de service, en tone of voice (alle in een aparte pdf). Dit geeft me betere resultaten dan met Chat. Wat ook goed werkt is om eerst een pagina te laten schrijven (eventueel hier en daar wat kleine aanpassingen), nieuwe chat beginnen met dezelfde prompt, waarbij je vraagt of deze pagina kan worden herschreven.
 
Ik heb het denk ik al eens eerder gezegd, maar ik vergelijk de huidige situatie met generatieve AI een beetje met de opkomst van WordArt en Photoshop in de 90s. Ineens dacht iedereen dat 'ie een vormgever was. De meest afschuwelijke logo's, comic sans bedrijfsnamen en lens flare galore. Je herkende meteen 'de bakker op de hoek' die zelf wat had lopen knutselen in plaats van een professionele vormgever in de arm te nemen.
Ja eens. Ik gebruik Midjourney veel voor mijn werk en leun juist voor het schrijven van goede en effectieve prompts heel erg op theoretische kennis van bijvoorbeeld compositie, branding, kleur en fotografie. Op conceptueel en creatief niveau kun je nog steeds prima het verschil maken, want wat je niet in de AI-tool stopt komt er ook niet uit. De AI-tool kan vooral veel tijd besparen bij het visueel uitwerken (en ook dat is niet altijd makkelijk, bijvoorbeeld rondom infographics). En puur qua styling heb je veel baat bij historische kennis. Als je niet weet wie Anton Pieck, Miyazaki of Anton Corbijn is, kun je een AI-tool ook niet vragen om iets in die stijl te maken en eindig je vaak met generieke meuk.

Daarnaast is enige post-processing in bv. Photoshop vaak nodig om iets van 80% goed naar 100% goed te krijgen: kleuren finetunen om te matchen met een huisstijlpalet, kleine foutjes of afleidende elementen wegpoetsen, extra ruimte of contrast creëren voor tekst-overlays, dat soort dingen.
 
....waarbij je vraagt of deze pagina kan worden herschreven.

Dat klopt en dat werkt. Claude is ook beter in schrijven. Maar dan ben je - als je niet uitkijkt - steeds aan het schaven aan iets dat in de basis niet echt goed is. En per correctie verschuift er weer wat op een andere plek. Dan kost het alsnog veel tijd en is het resultaat nog niet denderend. Een beetje ik die gaat klussen, zeg maar 😄
 
Het geeft mij hele mooie basis om mee te werken. Als copywriter is het begin het moeilijkst. Het moment van de witte pagina tot iets concreets. Dit scheelt onwijs veel tijd.

Maar ja, soms kan je wel eens in die bij schaaf hoek belanden, dan ben je als kg dezelfde tijd kwijt als je het zonder AI doet 😄
 
Vroeger had ik een assistent ipv een AI assistent. Voor newsletters schreef ik 3 onderwerptitels op, ik liet haar die uitschrijven en dan pastte ik die aan als ik het nodig vond, of herschreef ze soms helemaal. Waarbij ik haar wel uitlegde dat ik er veel tijd mee won, ook in de gevallen waar ik haar tekst integraal weggooide. Door te zien wat ik niét wou wist ik vaak ook hoe ik het dan wel wou. Makkelijker dan een wit blad. Gelukkig begreep ze dat haar bijdrage gewaardeerd werd en nuttig was, zelfs wanneer die in de vuilbak belandde. Nu met een AI assistent voor dezelfde taak moet je je niet druk maken om gevoelens, maar gezien de specifieke inhoud van de newsletters was haar werk van hogere kwaliteit dan AI. Als ik die job nog deed, zou ik haar waarschijnlijk toch nog steeds vragen om de eerste versie van die teksten te schrijven. Ook omdat het om korte tekstjes ging, een zin of 4 per onderwerp.
 
Terugkomend op mijn programma van gisteren: ik heb er nog wat code uit gehaald die niks deed. Kon geen kwaad, maar het wordt er niet kleiner of efficiënter op als die er wel in blijft. En belangrijker: ik heb de logica nog aangepast zodat alle bewerkingen in RAM blijven en er enkel op het einde van de rit naar de harde schijf geschreven werd. In de AI code werd er halverwege al geschreven en terug ingelezen. En als snelheid je lief is, wil je dus absoluut niet dat iets de schijf raakt wanneer dit niet nodig is.

Kortom, enorme hulp voor mij maar je moet er zelf ook nog wel iets van kennen als je bloat wil vermijden.

Misschien helpt het dat mijn studiocomputer niet eens een harde schijf heeft. :D
 
Ik heb het denk ik al eens eerder gezegd, maar ik vergelijk de huidige situatie met generatieve AI een beetje met de opkomst van WordArt en Photoshop in de 90s. Ineens dacht iedereen dat 'ie een vormgever was. De meest afschuwelijke logo's, comic sans bedrijfsnamen en lens flare galore. Je herkende meteen 'de bakker op de hoek' die zelf wat had lopen knutselen in plaats van een professionele vormgever in de arm te nemen.
Hahaha ja heel herkenbaar 🙂
 
Afgelopen maandag postte ik nog over de memristor die ze nu na meer dan een halve eeuw toch hebben gebouwd die dan zorgt voor het geheugen van een chip en die op een chip nu gefabriceerd wordt als één unit en waarbij ik oa ook de optische/fotonische chip noemde waar men ook mee bezig is die een stuk sneller en zuiniger is en tegelijk de koelproblemen niet bestaan.
Het is zo nu ver, het is een Duits bedrijf in Stuttgart, je kan bestellen en in het voorjaar gaat de uitlevering aan de consument plaatsvinden, eerst als complete stack maar later ook als pci card want dat moet uiteindelijk de busines case worden, hier de site; The photonic AI accelerator - Q.ANT

En andere nieuwe ontwikkeling die wel al testfases heeft doorlopen maar voor zover ik zag nu nog niet leveren is weer een andere chip die precies het tegenovergestelde doet van wat gewone chips doen.
Waar gewone chips juist de noise/wobble proberen uit te schakelen om zo goed mogelijk de scheiding tussen nullen en enen te krijgen maakt deze chip juist gebruik van de probability van noise/wobble waardoor men een veel simpeler architectuur kan maken en die naar men zegt zo'n 10000 x sneller is, hier de site; Extropic | Home

Als je de nieuwste ontwikkelingen nu ziet komen dan lijkt het er op dat het intensieve energie en waterverbruik voor ai de komende jaren geen probleem meer zal zijn evenals de toename van snelheid waarmee ai genereren op een gegeven moment een klik van de muis is en binnen de kortste keren rolt de tekst of de video op je scherm

Ik heb van beide een clip genomen zodat je het kan bekijken, er zijn er meer op yt;




 
Is er nog iemand bezorgd om de invloeden van AI op de versnelling van klimaatverandering?
AI vergt enorme rekenkracht waarvoor ook enorme hoeveelheid energie voor nodig is en dat zal alleen nog maar toenemen.

Daar gaan we:
 
Actuele meme 😂

1765802082615.png


Daar gaan we:

Gelukkig lijken er behoorlijk wat technieken aan te komen die het energieverbuik van AI training en raadpleging fors terug kunnen brengen. Zo heeft Alibaba schijnbaar iets ontwikkeld waardoor GPU belasting met 80% beperkt kan worden en belooft Photonic Computing matrixberekeningen (zoals in neurale netwerken) veel sneller en met een fractie van de energie te kunnen doen. Optimalisatie is ook echt serieus nodig als AI toepassingen ook in de toekomst (zonder startup money burning) betaalbaar moeten blijven.
 
Back
Top