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大模型扩展新维度:Scaling Down、Scaling Out

机器之心  · 公众号  · AI  · 2025-02-21 12:10
    

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AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年,机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。 投稿邮箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 本文由悉尼大学计算机学院王云柯,李言蹊和徐畅副教授完成。王云柯是悉尼大学博士后,李言蹊是悉尼大学三年级博士生,徐畅副教授是澳洲ARC Future Fellow,其团队长期从事机器学习算法、生成模型等方向的研究。 近年来, Scaling Up 指导下的 AI 基础模型取得了多项突破。从早期的 AlexNet、BERT 到如今的 GPT-4,模型规模从数百万参数扩展到数千亿参数,显著提升了 AI 的语言理解和生成等能力。然而,随着模型规模的不断扩大,AI 基础模型的发展也面临瓶颈:高质量数据 ………………………………

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