Meta GenAI 的田渊栋教授系统总结了当下应对大语言模型局限的解决方式,除了 Scaling Law 之外还有Test-time Scaling(测试时扩展),即使用更大的模型加工具或思维链,使用不同的策略,最终可能会找到一个比单纯的大型模型更好的解决方案。田渊栋教授也分享了通过使用梯度上升(gradient ascent)对神经网络进行训练的方式,从而...
Meta GenAI 的田渊栋教授系统总结了当下应对大语言模型局限的解决方式,除了Scaling Law 之外还有 Test-time Scaling(测试时扩展),即使用更大的模型加工具或思维链,使用不同的策略,最终可能会找到一个比单纯的大型模型更好的解决方案。田渊栋教授也分享了...
在2024年底的AI峰会NeurIPS上，OpenAI联合创始人兼前首席科学家Ilya Sutskever宣称，预训练时代即将终结（Pre-training as we know it will end），这将已经笼罩在行业头顶的scaling law碰壁焦虑彻底一语道破。AI的训练数据，正在枯竭。而扩大训练数据量级提升智能的边际效应也在递减。此外，LLM天生不擅长数学和物理。...
Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters Google DeepMind 2024.08 在预训练Scaling Law性能见顶情况下,研究机构纷纷转向了Post-Training和Scaling Test Time. 这里的Scaling Test-Time指的是在inference时增加更多的算力或时间,从而提升性能。我们可以定义三种Scaling ...
Meta GenAI 的田渊栋教授系统总结了当下应对大语言模型局限的解决方式,除了 Scaling Law 之外还有Test-time Scaling(测试时扩展),即使用更大的模型加工具或思维链,使用不同的策略,最终可能会找到一个比单纯的大型模型更好的解决方案。田渊栋教授也分享了通过使用梯度上升(gradient ascent)对神经网络进行训练的方式,从而...
Meta GenAI 的田渊栋教授系统总结了当下应对大语言模型局限的解决方式,除了 Scaling Law 之外还有Test-time Scaling(测试时扩展),即使用更大的模型加工具或思维链,使用不同的策略,最终可能会找到一个比单纯的大型模型更好的解决方案。田渊栋教授也分享了通过使用梯度上升(gradient ascent)对神经网络进行训练的方式,从而...
直到大语言模型的scaling law开始碰壁,科技树上的一场新较量开始了。 这正是一部人类智慧交替闪耀的故事。通往AGI的路上,原本是一片黑暗,有人提出用刀耕,有人用火种,有人用哲思,都获得过成就,也遭遇过瓶颈。而在新的障碍面前,这些方法的新组合,把人类带到了新的起点。
Meta GenAI 的田渊栋教授系统总结了当下应对大语言模型局限的解决方式,除了 Scaling Law 之外还有Test-time Scaling(测试时扩展),即使用更大的模型加工具或思维链,使用不同的策略,最终可能会找到一个比单纯的大型模型更好的解决方案。田渊栋教授也分享了通过使用梯度上升(gradient ascent)对神经网络进行训练的方式,从而...
在数理推理领域获得了傲人的成绩,同时提出了train-time compute和test-time compute两个全新的RL scaling law。作为领域博主,在时效性方面肯定卷不过其他营销号了,所以这次准备了大概一万字的内容,彻底深入分析并推演一遍其中的相关技术细节。 o1,而今迈步从头越...
然而，世界上的数据总量是有限的，即使 Scaling Law 总是成立，数据也迟早会枯竭。数据驱动的生成模型虽然有诸多优势 —— 比如在小样本上极强的泛化能力，强大的指令跟随能力，以及自然语言模型天然的可解释性 —— 然而这些模型不具备 RL 系统所拥有的创造力，持续进步提升的能力，和纠错的能力，也无法超越人类的...