METTLER數(shù)字稱重SLB215-2.2T
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最后一公里,成了最遠(yuǎn)、最累的一公里。
大模型讓 AI 更通用了,但可能還不夠
與 AlphaGo 相似,方興未艾的大模型熱潮,也許諾一個(gè)更通用的 AI。上個(gè)月,OpenAI 與沃頓商學(xué)院一起發(fā)表了一篇論文,標(biāo)題就是《GPT 是通用技術(shù)》(GPTs are GPTs,第二個(gè) GPTs 指 General-Purpose Technologies)。
GPT 的確表現(xiàn)出了超出以往的通用性:它可以在不需要特殊新數(shù)據(jù)和訓(xùn)練的情況下,學(xué)習(xí)一些新技能;在不同場(chǎng)景、客戶那里復(fù)制自己已學(xué)會(huì)的技能時(shí),它也能以更低成本適應(yīng)新的數(shù)據(jù)環(huán)境。
其中,學(xué)習(xí)新技能的能力來自大模型不斷擴(kuò)大訓(xùn)練數(shù)據(jù)量和模型參數(shù)時(shí)產(chǎn)生的 “涌現(xiàn)” 現(xiàn)象。如 OpenAI 在 2019 年發(fā)現(xiàn),GPT-2 出乎意料地自學(xué)了文本摘要和翻譯等幾種技能。此前 OpenAI 并沒有用不同語種間的對(duì)應(yīng)語料,專門為翻譯任務(wù)進(jìn)行訓(xùn)練,這是過去讓 AI 學(xué)會(huì)翻譯的常規(guī)方法。
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