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scaling在线播放_scaling-down(2024年11月免费观看)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

scaling

[LG]《Inference Scaling 𐝙𕌡ws: The Limits of LLM Resampling with Imperfect Verifiers》B Stroebl, S Kapoor, A Narayanan [Princeton University] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

大模型的未来发展方向：从困境到希望最近参加了一场高层会议，真是让人感慨万千。技术大佬们在会上直接吐槽，说目前的大模型研究“没有规划，只是刷榜哄老板”。我半开玩笑地提醒他声音太小，老板听不到，甚至建议他去保安室用紧急通报喊给全楼的人听，大家也就这样把会议的讨论抛在脑后了。一年多的“坑”里之旅 𐟕𓯸 回到工位上，我突然意识到自己已经在大模型这个“坑”里待了一年多。虽然收获不少，比如对 Megatron、DeepSpeed 等工具的理解，以及对强化学习和最优化有了新的认识，但也深感“跳坑救不了世界”。大模型的生态圈被一种奇特的循环驱动：开源社区造就了一批“天命之人”，他们组成草台班子，但这些班子最终大多被开源淘汰，而部分人却尝试通过闭源和商业化保住地位。大模型的本质困境 𐟌篸如果要定义“大模型的坑”，大致可以总结为“同质化、模式化、低效率、低创新”的竞争生态。与其他行业相比，大模型的特殊之处在于其黑盒性质——不是被精心设计出来，而是探索的结果，高昂的资金门槛也让其对公众有了极大的隔阂。然而，它的高度人文属性又为一些缺乏实质创新的团队提供了极高的容错空间。 Scaling 的局限与未来发展 𐟓ˆ 我早就察觉到基于 QKV attention 和 token 预测的路径已经快到尽头了。Scaling 虽然仍然有效，但其收益已经远不如投入那么可观。而且我的一个观点是，Scaling 让大模型愈发“丰富且平庸”。虽然这种平庸回答对于内容创作有一定价值，但对真正的智能毫无帮助。未来的发展方向 𐟌Ÿ 如果现有路径不再奏效，大模型的未来可能会走向“联结符号主义”的发展。类似于 Alpha Proof 中 formalizer、lean 与 solver 的协作，这种形式可能是接下来几年的发展机会，但需要勇于创新的团队去探索，而不是那些依赖闭源和商业化的草台班子。对草台班子的思考 𐟤” 我把草台班子定义为一种“低配的体制圈子”，其特征在于制度不成熟，更加依赖人治；开源社区的影响力更大；各团队之间流动性高，缺乏约束力。这种环境下，建议刚入行的小伙伴们不要把自己活成高瀚文，也不要轻易跳入这个大坑，尤其如果你的理想是诗与远方。一点希望 𐟌𑊥𐽧槽了这么多，但我认为国内一些开源团队确实做得不错。

scaling bully ☆ 𐟓𘺁US Taylor

[LG]《Simplifying, Stabilizing and Scaling Continuous-Time Consistency Models》C Lu, Y Song [OpenAI] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

【ChatGPT推出近两周年，大模型扩展的经济性在接近极限吗】未尽研究在2024科学智能创新论坛上，与三位人工智能专家，就“o1之后AI何去何从”展开对谈。 #ChatGPT将满两周年，大模型从信仰scaling law...

[LG]《Gradient Methods with Online Scaling》W Gao, Y Chu, Y Ye, M Udell [Stanford University] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

[LG]《TokenFormer: Rethinking Transformer Scaling with Tokenized Model Parameters》H Wang, Y Fan, M F Naeem, Y Xian... [Max Planck Institute for Informatics & Google] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

微软CEO谈Scaling Law：有争论是好事，这将激发更多的创新「微软」「微软CEO」「Scaling Law」「AI」「人工智能」Tech逆向思维的微博视频

语言模型缩放新探𐟧 论文名称：Beyond Chinchilla-Optimal: Accounting for Inference in Language Model Scaling Laws 论文地址：arxiv.org/pdf/2401.00448 相关领域：模型结构改进本文的主要研究内容是修改了Chinchilla缩放定律，并计算了在给定推理需求和质量下，训练和部署语言模型所需的最佳参数数量和预训练数据大小。研究结果表明，对于那些预计会有大量推理需求（约10亿次请求）的语言模型研究者来说，应该训练比Chinchilla-optimal更小更长的模型。

「天文探索计划」「spaceweather天文酷图」「天文酷图」【半月。 2023:12:19 14:12:49 】由 Kevan Hubbard 于 2023 年 12 月 19 日在英国北约克郡沼泽国家公园 Scaling Dam 拍摄【拍摄参数】所用相机：Google Pixel 3a 曝光时间：554/1000000 光圈：f/1.8 ISO：76 拍摄日期：2023:12:19 14:12:49 【详细说明】约克郡荒原上空的半月。来源：Spaceweather 版权：Kevan Hubbard 翻译：baidu* *：此为机器翻译且未人工审核，可能有不通顺的地方。【相关知识】天文学是一门研究天体和天文现象的自然科学。它使用数学、物理和化学来解释它们的起源和演化。天文学的研究对象包括：行星、卫星、恒星、星云、星系和彗星等天体，以及超新星爆炸、伽马射线暴、类星体、耀变体、脉冲星和宇宙微波背景辐射等天文现象。更通俗地说，天文学研究起源于地球大气层之外的一切事物。宇宙学是天文学的一个分支，从整体上研究宇宙。发布时间：2024年11月26日01时04分50秒

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