所以Bob以为,从此刻起各人会持续扩大、改进和打磨这三个概想。这极度难,必要大量智慧和致力。但若干年后再回头看,我们不会看到有其他新出现的底子性技术趋向。
之所以会出现收益递减,是由于模型的智能增长与所投入的算力呈对数线性关系——也就是说,要提升肯定幅度的智能,就必须成倍增长算力。
性质上,预训练是规模巨大、耗时悠久的训练过程,要用整个数据中心持续运行好几个月。而当要训练下一个新模型时,通常要在多个数据中心上实现。
这能够依赖一些算法效能的提升,但从底子上说,必须等新的数据中心建成。这无法像推理那样在六个月内实现改进,而是必要数年的功夫。
即便在沉点开发推理能力,依然但愿改进预训练,提高推理时的效能、支持更长的高低文或更好地利用高低文。而要做到这些时,就必须重新起头,在新架构上沉新进行预训练,而后再进入整个推理优化流程。
但若是让人顿时去推算2个五位数的乘法,对通常人来说齐全做得到,但不能立刻得到正确了局。由于人类天生就必要「在回覆前思虑」——
就像以前,学术界还能做出很大的突破。但后来,当Bob再看到学术论文时,他会想:「哦,这个我们早就做过了,他们刚刚又沉新发现了一次。」
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