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但我认为,从根本上来说,在科学层面上,我们才刚刚开始触及表面。我给你举一些例子。所以最初,你知道,第一个模型,它们非常擅长为我们提供一些证据,证明这种提出问题的新方式本质上是,呃,神经网络。是啊是啊。正确的。它们是非常复杂的方程。呃,如果你使用来运行这些复杂的方程,那么我们实际上可以解决相当复杂的问题。这是我们在年左右以及在年左右意识到的事情,所以在年到年之间,进展是非常线性的。:你知道,新的模型被创建了,新的想法被提出了,但事情的扩展和进展非常线性。但在年之后,随着模型的引入,它是、、和所有这些大型语言模型背后的基础架构,我们有了另一种实现。

 

就在那时我们意

 

识到,如果 台湾电话号码 你采用这些模型,然后将它们放大,就模型的大小和我们用来训练它们的数据集的大小而言,它们会呈指数级增长。好的。就在那时,我们到达了今天的地步,我们再次意识到,自年以来,仅仅通过缩放它们,我们就没有做任何根本上不同的事情。我们所做的就是增加模型的大小,增加数据集的大小,而且它们的性能呈指数级增长。:所以,乘法而不是加法肯尼思•温格:嗯,是的,完全正确。是的。所以,事实并非如此,进步是指数级的,不仅仅是在线性轨迹上。是的。但我认为,事实上,我们在这些模型中没有从根本上改变太多,这种情况很快就会逐渐减少。

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