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苹果也在蒸馏大模型,给出了蒸馏Scaling Laws
苹果也在蒸馏大模型,给出了蒸馏Scaling Laws蒸馏模型的性能可以量化估算了。
蒸馏模型的性能可以量化估算了。
刚刚,OpenAI奥特曼的最新AI观察出炉:Scaling Law将保持不变,短时间内没有理由停止对AI进行指数增长级的投资!1、AI能力与投入资源呈对数关系 2、AI使用成本每年降低约10倍 3、AI带来的社会经济价值呈超级指数增长
Ilya Sutskever 在 NeurIPS 会上直言:大模型预训练这条路可能已经走到头了。上周的 CES 2025,黄仁勋有提到,在英伟达看来,Scaling Laws 仍在继续,所有新 RTX 显卡都在遵循三个新的扩展维度:预训练、后训练和测试时间(推理),提供了更佳的实时视觉效果。
近日,资深机器学习研究科学家 Cameron R. Wolfe 更新了一篇超长的博客文章,详细介绍了 LLM scaling 的当前状况,并分享了他对 AI 研究未来的看法。
对 LLM 来说,Pre-training 的时代已经基本结束了。视频模型的 Scaling Law,瓶颈还很早。具身智能:完全具备人类泛化能力的机器人,在我们这代可能无法实现
大模型低精度训练和推理是大模型领域中的重要研究方向,旨在通过降低模型精度来减少计算和存储成本,同时保持模型的性能。因为在大模型研发成本降低上的巨大价值而受到行业广泛关注 。
在营销应用赛道也有类似Scaling Law的规则—— 当营销素材工业化生产的时候,不断提升生产效率,就能产生爆款。
目前关于 RLHF 的 scaling(扩展)潜力研究仍然相对缺乏,尤其是在模型大小、数据组成和推理预算等关键因素上的影响尚未被系统性探索。 针对这一问题,来自清华大学与智谱的研究团队对 RLHF 在 LLM 中的 scaling 性能进行了全面研究,并提出了优化策略。
12 月 2-6 日,亚马逊云科技在美国拉斯维加斯举办了今年度的 re:Invent 大会。会上,亚马逊云科技发布了相当多东西,其中之一便是新的大模型系列 Nova。说实话,这确实出乎了相当多人的意料 —— 毕竟亚马逊已经重金押注 Anthropic,似乎没有必要再自起炉灶了。
在Ilya探讨完「预训练即将终结」之后,关于Scaling Law的讨论再次引发热议。