Последние результаты исследований команд Meta и Нью-Йоркского университета привлекают внимание. Они предложили инновационный метод «самовознаграждения» больших моделей и успешно применили его к модели Llama2. Этот технологический прорыв позволил Llama2 превзойти ведущие модели, такие как GPT-40613, Claude2 и Gemini Pro, в нескольких тестах производительности, став центром внимания текущей области искусственного интеллекта. Это достижение знаменует собой значительный прогресс в технологии самоитерации больших моделей ИИ и предвещает новое направление для будущего развития ИИ.
Недавно команды Meta и Нью-Йоркского университета предложили крупным моделям метод «вознаграждения себя». Благодаря этому методу Llama2 одним махом победила ведущие модели GPT-40613, Claude2 и GeminiPro, став в центре внимания мира искусственного интеллекта. Исследования показывают, что эта работа Меты является большим шагом вперед в продвижении границ больших моделей самоитерации ИИ.
Этот результат исследования команд Meta и Нью-Йоркского университета предоставляет новые идеи и методы для самостоятельной итерации больших моделей ИИ. Ожидается, что в будущем он будет способствовать дальнейшему повышению производительности и эффективности моделей ИИ и будет способствовать устойчивому развитию технологий искусственного интеллекта. . Успех Llama2 также предоставил ценный опыт и рекомендации другим исследовательским группам в области ИИ. Я считаю, что в ближайшем будущем мы увидим появление более продвинутых моделей ИИ, основанных на механизмах самовознаграждения.