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大模型的缩放法则和涌现性

编辑:      来源:沙利文      时间:2023/5/25
 

大模型的缩放法则和涌现性与 AGI 的发展息息相关。缩放法则是指随着模型规模逐步放大, 任务的表现越来越好;涌现性是指随着模型的规模增长,当规模跨过一定阈值, 对某类任务的效果会出现突然的性能增长,涌现出新的能力。当全部人类的知 识被存储在大模型中,这些知识 被动态连接起来时,其所具有的 智能远超人们预期。

AGI 将实现从“数据飞轮”到“智慧飞轮”的演进,终迈向人机共智。现有AI 体系主要基于数据飞轮,AGI 催生了新的研究范式——智慧飞轮,通过强化 学习和人类反馈不断解锁基模型新的能力,以更G效地解决海量的开放式任务。

数据飞轮:现有 AI 体系主要从前端获取大量数据并进行人工标注,通过更新后的模型反馈到前端,以获取G质量数据,但是研发时间长和成本G。

智慧飞轮:AGI 体系则将实现人与模 型的互动,基模型将不断理解人的意 图以解锁更多技能,并能实现自动化 标注,成本约 AI 体系的 1%,有助于 推动数据进行快速迭代与优化,以输 出更G质量的智慧内容。

 
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