METTLER數(shù)字稱重SLB215-4.4T
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GPT 之外,其他生成式預訓練大模型也表現(xiàn)出了 “隨模型規(guī)模增長,學會更多新技能” 的規(guī)律。這種前所未有的無師自通是大模型更強通用性的主要來源。
隨著參數(shù)從 80 億增長到 5400 億, Google PaLM 大模型學到了多個新技能。
對數(shù)據(jù)更好的適應,則是指基于基礎(chǔ)大模型做微調(diào)(fine-tuning),獲得定制化模型和產(chǎn)品的過程。
大模型的預訓練使用無需標注的數(shù)據(jù),而微調(diào)仍需使用成本更高、更難獲取的標注數(shù)據(jù)。但因為已經(jīng)有了強大的通用模型,微調(diào)理論上比過去遇到新任務、新環(huán)境就得重新收集、標注數(shù)據(jù),重新訓練模型的做法更便宜、簡單。
上述特性都指向業(yè)務復制和行業(yè)遷移時的更低邊際成本。提供 GPT 大模型的公司,有可能用統(tǒng)一的通用模型服務多種行業(yè)和場景,完成 AlphaGo 之后很多公司一度追求卻越行越遠的目標。
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