Pendekatan menarik untuk pelatihan AI di sini: tim sangat fokus membangun kemampuan berpikir kritis ke dalam model mereka. Mereka menjalankan siklus pelatihan intensif yang secara khusus menargetkan penalaran logis – ternyata bagian itu lebih sulit dari yang diperkirakan. Setelah mereka memiliki baseline yang solid dengan keterampilan analitis yang kuat, mereka memperbesarnya, menjalankan model melalui loop iterasi masif di atas satu juta data poin terbaik mereka. Ini menjadi pengingat bahwa skala mentah bukan segalanya; pengembangan kemampuan yang terarah bisa sama pentingnya dalam performa model.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
5 Suka
Hadiah
5
4
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
StableGeniusDegen
· 5jam yang lalu
Jujur saja, ini baru jalan yang benar, bukan sekadar menumpuk data lalu selesai, harus menguatkan dulu logika berpikir sebelum lanjut ke atas... kalau tidak, itu cuma jadi skripsi abal-abal saja.
Lihat AsliBalas0
GhostInTheChain
· 5jam yang lalu
Ini baru benar, menumpuk data tidak sebaik menumpuk pengetahuan, sebagian besar proyek masih membabi buta melakukan scale.
Lihat AsliBalas0
ETHmaxi_NoFilter
· 5jam yang lalu
Serius, cuma numpuk data itu sama sekali nggak berguna... Di awal harus benar-benar paham logika dan penalarannya dulu baru dikembangkan, pemikiran seperti ini memang jernih, jauh lebih baik daripada yang cuma bisa mengandalkan kekuatan komputasi.
Lihat AsliBalas0
WhaleWatcher
· 5jam yang lalu
Latih logika dulu baru kumpulkan data, memang pendekatannya unik. Jauh lebih masuk akal dibanding proyek-proyek yang langsung pamer miliaran parameter.
Pendekatan menarik untuk pelatihan AI di sini: tim sangat fokus membangun kemampuan berpikir kritis ke dalam model mereka. Mereka menjalankan siklus pelatihan intensif yang secara khusus menargetkan penalaran logis – ternyata bagian itu lebih sulit dari yang diperkirakan. Setelah mereka memiliki baseline yang solid dengan keterampilan analitis yang kuat, mereka memperbesarnya, menjalankan model melalui loop iterasi masif di atas satu juta data poin terbaik mereka. Ini menjadi pengingat bahwa skala mentah bukan segalanya; pengembangan kemampuan yang terarah bisa sama pentingnya dalam performa model.