Abordagem interessante para o treino de IA aqui: a equipa concentrou-se fortemente em incorporar capacidades de pensamento crítico no seu modelo. Realizaram ciclos de treino intensivos especificamente direcionados para o raciocínio lógico – ao que parece, essa parte foi mais difícil do que o esperado. Depois de terem uma base sólida com fortes competências analíticas, escalaram o processo, submetendo o modelo a enormes ciclos de iteração através dos seus melhores um milhão de pontos de dados. É um lembrete de que a escala bruta não é tudo; o desenvolvimento direcionado de capacidades pode ser igualmente crucial para o desempenho do modelo.
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StableGeniusDegen
· 16h atrás
Para ser sincero, este é que é o caminho certo, não é só acumular dados e pronto, é preciso primeiro consolidar o raciocínio lógico antes de avançar... Caso contrário, não passa de uma tese vazia.
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GhostInTheChain
· 16h atrás
É isso mesmo, mais vale acumular conhecimento do que acumular dados. A maioria dos projectos ainda está a fazer scale às cegas.
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ETHmaxi_NoFilter
· 16h atrás
É verdade, acumular dados por si só não serve de nada... Primeiro é preciso dominar completamente o raciocínio lógico e só depois expandir. Esta abordagem é realmente sensata, muito melhor do que aqueles que só sabem gastar poder de computação.
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WhaleWatcher
· 17h atrás
Primeiro treina-se a lógica e só depois se acumula dados, esta abordagem é mesmo fora da caixa. É muito mais fiável do que aqueles projectos que lançam logo mil milhões de parâmetros.
Abordagem interessante para o treino de IA aqui: a equipa concentrou-se fortemente em incorporar capacidades de pensamento crítico no seu modelo. Realizaram ciclos de treino intensivos especificamente direcionados para o raciocínio lógico – ao que parece, essa parte foi mais difícil do que o esperado. Depois de terem uma base sólida com fortes competências analíticas, escalaram o processo, submetendo o modelo a enormes ciclos de iteração através dos seus melhores um milhão de pontos de dados. É um lembrete de que a escala bruta não é tudo; o desenvolvimento direcionado de capacidades pode ser igualmente crucial para o desempenho do modelo.