METTLER数字称重SLB215-4.4T
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GPT 之外,其他生成式预训练大模型也表现出了 “随模型规模增长,学会更多新技能” 的规律。这种前所未有的无师自通是大模型更强通用性的主要来源。
随着参数从 80 亿增长到 5400 亿, Google PaLM 大模型学到了多个新技能。
对数据更好的适应,则是指基于基础大模型做微调(fine-tuning),获得定制化模型和产品的过程。
大模型的预训练使用无需标注的数据,而微调仍需使用成本更高、更难获取的标注数据。但因为已经有了强大的通用模型,微调理论上比过去遇到新任务、新环境就得重新收集、标注数据,重新训练模型的做法更便宜、简单。
上述特性都指向业务复制和行业迁移时的更低边际成本。提供 GPT 大模型的公司,有可能用统一的通用模型服务多种行业和场景,完成 AlphaGo 之后很多公司一度追求却越行越远的目标。
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