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为(奥别颈)啥(厂丑补)不(叠耻)用(驰辞苍驳)普(笔耻)通(罢辞苍驳)水(厂丑耻颈)槽(颁补辞),而(贰谤)用(驰辞苍驳)飞(贵别颈)雨(驰耻)瀑(笔耻)布(叠耻)大(顿补)单(顿补苍)槽(颁补辞)?

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咨(窜颈)询(齿耻苍)了(尝颈补辞)几(闯颈)个(骋别)过(骋耻辞)来(尝补颈)人(搁别苍),他(罢补)们(惭别苍)一(驰颈)不(叠耻)小(齿颈补辞)心(齿颈苍)说(厂丑耻辞)漏(尝辞耻)了(尝颈补辞)嘴(窜耻颈),道(顿补辞)出(颁丑耻)了(尝颈补辞)其(蚕颈)中(窜丑辞苍驳)的(顿别)真(窜丑别苍)相(齿颈补苍驳)。

A:算力不是最关键的问题,场景和数据是关键。我们二线队伍,账上200多亿人民币,之前国家搞了很多超算中心,没事情干,现在发现配了GPU就有东西看。Transformer算法是谷歌发明的,实现靠的是大力出奇迹,几千亿参数。这是个工程问题。从1到n中国能做的很快,openai中国做的很快,谷歌和meta会很尴尬。Meta开源了他的大语言模型,技术的knowhow会快速传播。关键的东西,第一是数据,有知识量的数据做训练,聊天的语料不包括知识chatgpt中文语料占了不到5%,大量知识在外文期刊里面,只用中文训练语料是不够的。很多机构说用了很大的参数,但是不敢拿出来说,大概率是数据不够。还需要人类的枪花反馈学习和调优,激发GPT理解人类的查询意图,这个是问题的关键。还有个很重要的是场景,微软放弃了自己的小娜的研究,全力帮助AI,在场景化上可以让大家看到人工智能有什么场景。搜索引擎一直在做NLP,自然语言处理,大家都在跟踪使用,搜索引擎在获取海量数据方面优势。我们和百度抓取的网页在千亿万亿的规模,需要清洗辣鸡网页进行工程化的索引。我们搜索引擎要抓取英文的维基百科和语料,对于我们是现成的。初创公司可能会卡在工程化的初始阶段,这个对工程化的要求比较高。还有人工标注的调优,微软做了很多贡献,搜索引擎帮助很大。360搜索份额占比30%,百度占比60%。微软帮助openai占据了很多的场景,下一步可能会把teams等TO B的场景做结合。来源:中国铁路微信公众号...下载】2024年最新官方正式版快手短视频 免费下载...

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发布于:甘南县
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