模型训练领域刷分数这个一直是一个技巧型的存在,但是底线就是不能利用自己强大对数据收集能力讲训练集合和测试集合混淆。这次文章中最关键是还是论文里提供了衡量尺度 :将目标测试集推理结果 和 GPT-4 生成结果组成的 数据集 上的推理结果做比较,越接近,意味着数据泄露可能性大。这个评价方法是积极的,有价值的。 如...
Karpathy 20美元的GPT-2复制证明,通过更小的消费者级GPT模型实现人工智能的民主化,是朝着广泛的人工智能可访问性迈出的重要一步。这种民主化可以创造公平的竞争环境,允许个人和较小的实体与科技巨头一起创新。然而,它也引入了道德风险,例如创建令人信服的deepfakes或实现大规模监控的可能性,这可能会侵蚀数字内容的...