在过去两年中,大型语言模型的计算资源分配已显著地从预训练阶段转向后训练阶段。这一演变反映了对微调、对齐和其他后训练技术日益增长的重视,以提高模型性能和安全性。像OpenAI、Google和Meta这样的主要AI实验室正越来越多地将计算资源投入到开发的后期阶段,超越了最初的大规模预训练。 AI
影响 这一转变表明AI发展日趋成熟,优先考虑精炼和安全而非原始预训练,可能导致更强大、更专业的模型。
排序理由 该条目讨论了基于观察数据的AI模型计算分配趋势,而不是宣布新版本或研究发现。
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