Noticias de ME, 9 de septiembre (UTC+8): Dwarkesh Patel publicó un análisis experimental que entrenó modelos representativos de cada año entre 2019 y 2025 con un presupuesto de cómputo de hasta 1e19 FLOPs, descubriendo que las mejoras en los datos generaron un aumento de eficiencia computacional de 12.0x, mientras que las mejoras en los modelos aportaron 3.7x, lo que significa que los datos contribuyeron aproximadamente 3.24 veces más que los modelos. 🔗 Leer el artículo original via AIHOT · https://aihot.news/items/cmtsx0wm4041jrob5liwjypsq (fuente: AiHot)
Estudio de Dwarkesh Patel: Las mejoras en los datos impulsan 3.24 veces más eficiencia computacional que los avances en modelos
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Resumen
Según los datos de inflación de MetaEra, Dwarkesh Patel publicó un estudio el 9 de septiembre (UTC+8) que analiza las mejoras en modelos y datos de 2019 a 2025 bajo un presupuesto de 1e19 FLOPs. Las mejoras en los datos aumentaron la eficiencia computacional 12,0 veces, mientras que los cambios en los modelos añadieron 3,7 veces. Los datos en cadena mostraron que las actualizaciones de datos fueron 3,24 veces más efectivas que los cambios en los modelos.
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