Цікавий підхід до навчання ШІ: команда зробила великий акцент на розбудові навичок критичного мислення у своїй моделі. Вони проводили інтенсивні цикли навчання, спеціально спрямовані на логічне мислення – виявилося, що ця частина була складнішою, ніж очікували. Коли вони отримали надійну базу зі сильними аналітичними навичками, масштабували процес, проганяючи модель через масивні ітераційні цикли на основі мільйона найкращих даних. Це нагадування, що лише розмір не є вирішальним; цілеспрямований розвиток можливостей може бути не менш важливим для продуктивності моделі.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
5 лайків
Нагородити
5
4
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
StableGeniusDegen
· 17год тому
чесно кажучи, це і є правильний шлях, а не просто набивати дані — спочатку треба добре засвоїти логічне мислення, а вже потім рухатися далі... інакше це просто порожня наукова робота
Переглянути оригіналвідповісти на0
GhostInTheChain
· 17год тому
Ось так правильно, краще накопичувати знання, ніж просто дані. Більшість проєктів досі сліпо масштабуються.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ETHmaxi_NoFilter
· 17год тому
Справді, просто накопичення даних зовсім не допомагає... Спочатку потрібно повністю опанувати логічне мислення, а потім вже розширювати знання. Такий підхід дійсно розсудливий, набагато кращий за тих, хто просто кидає потужності обчислень.
Переглянути оригіналвідповісти на0
WhaleWatcher
· 17год тому
Спочатку відпрацювати логіку, а вже потім нарощувати дані — цей підхід справді нестандартний. Значно надійніше, ніж ті проєкти, які одразу хизуються мільярдом параметрів.
Цікавий підхід до навчання ШІ: команда зробила великий акцент на розбудові навичок критичного мислення у своїй моделі. Вони проводили інтенсивні цикли навчання, спеціально спрямовані на логічне мислення – виявилося, що ця частина була складнішою, ніж очікували. Коли вони отримали надійну базу зі сильними аналітичними навичками, масштабували процес, проганяючи модель через масивні ітераційні цикли на основі мільйона найкращих даних. Це нагадування, що лише розмір не є вирішальним; цілеспрямований розвиток можливостей може бути не менш важливим для продуктивності моделі.