“效果不好是一定的,花費兩倍的價格,可能能得到.倍的性能,最多也就如此了,想要趕上耳語的能力,我覺得不大行。
“其實OpnAI自己肯定也清楚,GPT乃至後續沒有發布的.版本,之所以沒這麼堆規模,就是在卡能效比的兩個節點。
“再堆規模下去,性價比會越來越低不高。但現在不是被耳語逼的沒辦法了嗎?”
孫博本就是研究前沿理論的,現有模型的理論上限他清楚的很,哪個算力節點卡一下性價比最高他大約也都清楚。
到了一定程度,盲目的加規模肯定得不償失。除非迫不得已,一般不會這麼乾的。
紀弘一邊看著孫博的回複,一邊分析這個人,越分析越是感興趣了——這是一個有真材實料的理論家。
“如果能挖來卷耳科技,將會是一個巨大的臂助。”
……
紀弘在念叨孫博的時候,孫博也在念叨他——起因就是紀弘發的那個私信。
“最優化理論的一個分支,目的是為了解決大模型之間交流的問題,這人該不會是卷耳智能科技的創始人紀弘吧?”
孫博看了好一會兒,想到了紀弘在河州大學采訪時說的一個兩個三個多個模型串聯得出更精準更切合先說你的結果,那些話。
“這是實現AGI通用人工智能的一個思路嗎?”
孫博看的有些迷,是因為很多關鍵點紀弘都給他略去了,但大致的框架還在,他知道這東西在解決什麼問題。
事實上,他本人也在研究這個。
“但是,大模型之間的交流是以數據和信息為載體的,通常來說,交流隻是擴大了信息量。”
比如可以利用一個大模型的數據去快速的訓練另一個大模型——這一點大家都知道,千尋的文心一言用過GPT的數據。
後來,穀歌的大模型也被爆出過用了文心一言的訓練數據,大家利用來利用去的,這都不是些稀罕事兒。
“但這還是要走訓練過程的啊,隻是少了數據清洗和標定過程以及相關的人力成本而已,兩個模型的能力並不能直接相加,能利用的隻是數據而已!”
“除非……”一個大膽的想法在孫博腦海裡漸漸的浮現出來:“除非,有辦法讓智慧化的能力直接交流甚至融合。這……”
饒是隻是一個想法,孫博也被自己嚇了一跳:如果兩個模型的智慧能力本身能夠融合和共同利用,但這可能嗎?相當於人之間的交流了啊這!
“類思考……”
剛還想著絕不可能呢,但類思考三個字一出來,孫博腦袋直接“嗡”的一聲,這已經有先例了:“這人絕對是紀弘沒跑,他這是對我有興趣?”
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本章完
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