tgoop.com »
United States »
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение »
Telegram web »
Post 5819
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🤖🔄🤖 Самосовершенствующиеся ИИ: как передать знания от одной модели другой
Развитие больших языковых моделей привело к революции в области ИИ, но также выявило ключевые проблемы масштабирования: чем больше становятся модели, тем меньше прирост их производительности, в то время как затраты на обучение — как вычислительные, так и финансовые — продолжают расти. Этот эффект убывающей отдачи показывает, что будущее ИИ лежит не в создании более крупных моделей, а в создании более эффективных и умных технологий.
✅ Разработчики Writer создали новую архитектуру самосовершенствующихся моделей. Эти модели могут учиться в реальном времени и адаптироваться к изменениям без необходимости полной повторного обучения.
👉 О том, как они устроены, читайте в нашей статье
Развитие больших языковых моделей привело к революции в области ИИ, но также выявило ключевые проблемы масштабирования: чем больше становятся модели, тем меньше прирост их производительности, в то время как затраты на обучение — как вычислительные, так и финансовые — продолжают расти. Этот эффект убывающей отдачи показывает, что будущее ИИ лежит не в создании более крупных моделей, а в создании более эффективных и умных технологий.
✅ Разработчики Writer создали новую архитектуру самосовершенствующихся моделей. Эти модели могут учиться в реальном времени и адаптироваться к изменениям без необходимости полной повторного обучения.
👉 О том, как они устроены, читайте в нашей статье
👍2
tgoop.com/dsproglib/5819
Create:
Last Update:
Last Update:
🤖🔄🤖 Самосовершенствующиеся ИИ: как передать знания от одной модели другой
Развитие больших языковых моделей привело к революции в области ИИ, но также выявило ключевые проблемы масштабирования: чем больше становятся модели, тем меньше прирост их производительности, в то время как затраты на обучение — как вычислительные, так и финансовые — продолжают расти. Этот эффект убывающей отдачи показывает, что будущее ИИ лежит не в создании более крупных моделей, а в создании более эффективных и умных технологий.
✅ Разработчики Writer создали новую архитектуру самосовершенствующихся моделей. Эти модели могут учиться в реальном времени и адаптироваться к изменениям без необходимости полной повторного обучения.
👉 О том, как они устроены, читайте в нашей статье
Развитие больших языковых моделей привело к революции в области ИИ, но также выявило ключевые проблемы масштабирования: чем больше становятся модели, тем меньше прирост их производительности, в то время как затраты на обучение — как вычислительные, так и финансовые — продолжают расти. Этот эффект убывающей отдачи показывает, что будущее ИИ лежит не в создании более крупных моделей, а в создании более эффективных и умных технологий.
✅ Разработчики Writer создали новую архитектуру самосовершенствующихся моделей. Эти модели могут учиться в реальном времени и адаптироваться к изменениям без необходимости полной повторного обучения.
👉 О том, как они устроены, читайте в нашей статье
BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
Share with your friend now:
tgoop.com/dsproglib/5819