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AI 研究的主要推动力揭秘

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    發表於 2024-7-9 17:35:00 |只看該作者 |倒序瀏覽
    在过去的100多年中,由于科技的进步,计算成本已经指数级地下降。令人震惊的是,每隔五年,计算的成本就会降低十倍。这种趋势不仅无法抗拒,而且为AI研究打开了宽广的大门。随着成本的降低,研究者们可以使用越来越多的数据来训练更大、更复杂的模型,从而左右了AI技术的发展方向。

    AI 研究的主要推动力揭秘:Transformer 发展背后的秘密
    AI 研究的主要推动力揭秘:Transformer 发展背后的秘密
    © 由 一览vaas 提供
    然而,AI研究者面临的一大挑战是,尽管我们能够模拟思维过程,但人类自身的思考方式仍旧是一个谜。因此,当前的AI研究尽管取得了一定的成就,却仍受到建模的局限性,这就造成了一个研究的瓶颈。过去,研究者们往往通过添加复杂的结构来解决问题,而现在,更有效的方法可能是去除这些限制性的结构,利用更大的自由度来推动AI技术的发展。

    AI 研究的主要推动力揭秘:Transformer 发展背后的秘密
    AI 研究的主要推动力揭秘:Transformer 发展背后的秘密
    © 由 一览vaas 提供
    举个例子,以Transformer模型的发展为例。从最初的编码器-解码器结构,到后来的仅解码器结构,我们可以看到结构的逐步简化。在初期的设计中,复杂的结构有其特定的用途和好处,但随着研究的深入和计算资源的增加,这些复杂的结构开始成为性能提升的阻碍。因此,AI领域的研究者们开始尝试使用结构更为简单的模型,如仅解码器的Transformer,以获得更好的性能和更大的扩展性。

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