يبدو أن نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة متشابهة، فلماذا تتجه في النهاية نحو مسارات مختلفة تمامًا؟
على السطح، سواء كانت Optimus أو Neo أو Phoenix، فهي قد تنبع جميعها من نفس أوزان النموذج، ونفس مجموعة الأوامر، وتشغيل نفس خلفية LLM، وتقيدها نفس القيود. لكن هذا مجرد نقطة البداية.
الفرق الحقيقي يكمن فيما بعد — استراتيجيات التخصيص المختلفة، وسيناريوهات التطبيق المميزة، وتحديد المواقع البيئية الخاصة بكل منها. تمامًا كما هو الحال مع مشروع مفتوح المصدر تم نسخه من نفس الكود الأساسي، حيث يكون الحالة الأولية متطابقة تقريبًا، ولكن مع تكرار التحسينات من قبل فرق مختلفة وتلبية احتياجات السوق، تتطور تدريجيًا لتظهر خصائصها ومزاياها الفريدة.
في عصر تنافس الذكاء الاصطناعي المحتدم، كيف يمكن للبنية الأساسية نفسها أن تتطور لتصبح قدرات مميزة، هو سؤال يفكر فيه كل مبتكر نماذج.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 21
أعجبني
21
5
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
PriceOracleFairy
· 01-18 06:21
انحراف الfork هو مجرد عدم كفاءة السوق تنتظر أن يتم استغلالها بشكل ربحي بصراحة... نفس الأوزان، ضبط محاذاة مختلف = توزيعات مخرجات مختلفة تمامًا. الألفا الحقيقي يكمن في اكتشاف أي فريق من فرق التوليف الدقيق لا يكشف عن أهداف تحسينه الفعلية lol
شاهد النسخة الأصليةرد0
OnChainArchaeologist
· 01-18 03:42
استراتيجية الضبط الدقيق هي الجوهر، بصراحة، كيف يتم تغذية البيانات وكيفية توجيه أفكار النموذج، هذا يحدد ما إذا كان النموذج سينجح في النهاية أو سيكون فاشلاً
شاهد النسخة الأصليةرد0
NFTArchaeologist
· 01-15 11:42
ببساطة، هو مجرد تعديل صغير، نفس الأب والأم، لكن الأطفال ينشأون ويُربون ليصبحوا أشخاصًا مختلفين تمامًا، وهذا شيء غريب بعض الشيء
شاهد النسخة الأصليةرد0
BakedCatFanboy
· 01-15 11:35
نفس القاعدة، الأمر يعتمد على التشغيل اللاحق ودمج النظام البيئي، هذا هو الحصن الحقيقي
شاهد النسخة الأصليةرد0
ContractExplorer
· 01-15 11:31
ببساطة، الأطفال الذين ينشأون من نفس الأم، التعديلات الدقيقة والتحديد البيئي في المرحلة اللاحقة هي التي تميز فعلاً... لهذا السبب الجميع يتنافس على احتلال المسارات، من يثبت نفسه أولاً في المشهد العمودي هو الذي يفوز
يبدو أن نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة متشابهة، فلماذا تتجه في النهاية نحو مسارات مختلفة تمامًا؟
على السطح، سواء كانت Optimus أو Neo أو Phoenix، فهي قد تنبع جميعها من نفس أوزان النموذج، ونفس مجموعة الأوامر، وتشغيل نفس خلفية LLM، وتقيدها نفس القيود. لكن هذا مجرد نقطة البداية.
الفرق الحقيقي يكمن فيما بعد — استراتيجيات التخصيص المختلفة، وسيناريوهات التطبيق المميزة، وتحديد المواقع البيئية الخاصة بكل منها. تمامًا كما هو الحال مع مشروع مفتوح المصدر تم نسخه من نفس الكود الأساسي، حيث يكون الحالة الأولية متطابقة تقريبًا، ولكن مع تكرار التحسينات من قبل فرق مختلفة وتلبية احتياجات السوق، تتطور تدريجيًا لتظهر خصائصها ومزاياها الفريدة.
في عصر تنافس الذكاء الاصطناعي المحتدم، كيف يمكن للبنية الأساسية نفسها أن تتطور لتصبح قدرات مميزة، هو سؤال يفكر فيه كل مبتكر نماذج.