Los últimos resultados de la investigación de los equipos de Meta y NYU son llamativos. Propusieron un método innovador para hacer que los modelos grandes sean "autorrecompensados" y lo aplicaron con éxito al modelo Llama2. Este avance tecnológico permitió a Llama2 superar a modelos líderes como GPT-40613, Claude2 y Gemini Pro en múltiples pruebas comparativas, convirtiéndose en el foco del campo actual de la IA. Este logro marca un progreso significativo en la tecnología de modelos grandes de autoiteración de IA y presagia una nueva dirección para el futuro desarrollo de la IA.
Recientemente, los equipos de Meta y NYU propusieron un método para que los modelos grandes se "recompensen a sí mismos". A través de este método, Llama2 derrotó a los modelos líderes GPT-40613, Claude2 y GeminiPro de una sola vez, convirtiéndose en el foco del mundo de la IA. Las investigaciones muestran que este trabajo de Meta es un gran paso adelante en el avance de la frontera de grandes modelos de autoiteración de IA.
Este resultado de la investigación de los equipos de Meta y NYU proporciona nuevas ideas y métodos para la autoiteración de grandes modelos de IA. Se espera que en el futuro mejore aún más el rendimiento y la eficiencia de los modelos de IA y promueva el desarrollo sostenible de la tecnología de inteligencia artificial. . El éxito de Llama2 también ha proporcionado una valiosa experiencia y referencia para otros equipos de investigación de IA. Creo que en un futuro próximo veremos la aparición de modelos de IA más avanzados basados en mecanismos de autorrecompensa.