ما مدى قوة التكرار الذكي للنماذج الكبيرة خلال الثلاث سنوات القادمة؟
عند تفكيك الأمر، يتضح أن هناك متغيرين يدفعان ذلك: النمو الأسي لقدرة الحوسبة في الأجهزة، بالإضافة إلى قوانين التوسع الخاصة بالنموذج نفسه.
من جانب الشرائح، تقريبًا كل 18 شهرًا، يمكن للقدرة الحسابية أن تتضاعف أربع مرات — هذا هو الإيقاع المعترف به في الصناعة. ومن جانب بيانات التدريب، وفقًا لقانون التوسع الحالي، فإن البيانات عالية الجودة المتاحة حاليًا يمكن أن تدعم حوالي 2-3 دورات تكرار من هذا النوع.
وبحسب الحسابات، بحلول عام 2029، ستتضاعف مستوى الذكاء للنماذج الكبيرة بمقدار 16 مرة مقارنة بالوضع الحالي. هذا الرقم يبدو مجنونًا بعض الشيء.
بالنسبة لمجالات ناشئة مثل Web3 والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، قد يكون هذا التحسن في القدرة هو المفتاح لتسريع تطبيقاتها. لكنه في الوقت نفسه يعني أننا بحاجة إلى التفكير مبكرًا في أخلاقيات التكنولوجيا ومخاطرها.
ما رأيك؟ هل تتطلع إلى هذه الإمكانيات، أم أنك قلق بعض الشيء؟
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 10
أعجبني
10
5
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
AirdropHunter9000
· منذ 6 س
16 ضعف؟ هراء، عنق الزجاجة في البيانات كان موجودًا منذ زمن، في ذلك الوقت ستكون أكثر تحفظًا مما تتوقع هاها
الخوارزمية تروج يوميًا لـ16 ضعف، وماذا كانت النتيجة، بيانات التدريب كانت قد نفدت منذ زمن، هل تعتقد أن نصوص الإنترنت لا نهاية لها؟
أما بالنسبة لـWeb3، فهناك فرصة، إذا تمكنوا من تحسين توزيع استنتاج النموذج بشكل جيد، فهناك احتمالات كبيرة
لكن تلك القضايا الأخلاقية، لقد تحدثنا عنها لسنوات، كم عدد الأشخاص الذين يسيطرون عليها حقًا؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
FloorSweeper
· منذ 13 س
16 ضعف؟ هل سنصبح جميعًا عاطلين عن العمل حينها، هاها
شاهد النسخة الأصليةرد0
AirdropLicker
· منذ 13 س
16 ضعف؟ عنق الزجاجة في البيانات هو القاتل الحقيقي، فالبيانات عالية الجودة ببساطة غير كافية
شاهد النسخة الأصليةرد0
SillyWhale
· منذ 13 س
16 ضعف؟ هل أنت تمزح، لقد استُهلكت البيانات فكيف يمكن الاستمرار في التكرار
نماذج الذكاء الاصطناعي النماذج الكبيرة
شاهد النسخة الأصليةرد0
Ser_Liquidated
· منذ 13 س
16 ضعف؟ إذن ما هو عنق الزجاجة في البيانات، لا أعتقد أنه كذلك
ما مدى قوة التكرار الذكي للنماذج الكبيرة خلال الثلاث سنوات القادمة؟
عند تفكيك الأمر، يتضح أن هناك متغيرين يدفعان ذلك: النمو الأسي لقدرة الحوسبة في الأجهزة، بالإضافة إلى قوانين التوسع الخاصة بالنموذج نفسه.
من جانب الشرائح، تقريبًا كل 18 شهرًا، يمكن للقدرة الحسابية أن تتضاعف أربع مرات — هذا هو الإيقاع المعترف به في الصناعة. ومن جانب بيانات التدريب، وفقًا لقانون التوسع الحالي، فإن البيانات عالية الجودة المتاحة حاليًا يمكن أن تدعم حوالي 2-3 دورات تكرار من هذا النوع.
وبحسب الحسابات، بحلول عام 2029، ستتضاعف مستوى الذكاء للنماذج الكبيرة بمقدار 16 مرة مقارنة بالوضع الحالي. هذا الرقم يبدو مجنونًا بعض الشيء.
بالنسبة لمجالات ناشئة مثل Web3 والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، قد يكون هذا التحسن في القدرة هو المفتاح لتسريع تطبيقاتها. لكنه في الوقت نفسه يعني أننا بحاجة إلى التفكير مبكرًا في أخلاقيات التكنولوجيا ومخاطرها.
ما رأيك؟ هل تتطلع إلى هذه الإمكانيات، أم أنك قلق بعض الشيء؟