Selon les nouvelles de ME, le 9 septembre (UTC+8), Dwarkesh Patel a publié une analyse expérimentale dans laquelle il a entraîné des modèles représentatifs de chaque année de 2019 à 2025 avec un budget de calcul allant jusqu'à 1e19 FLOPs. Il a constaté que les améliorations des données ont augmenté l'efficacité du calcul de 12,0 fois, tandis que les améliorations du modèle ont apporté une augmentation de 3,7 fois ; les données ont contribué environ 3,24 fois plus que le modèle. 🔗 Lire l'article original via AIHOT · https://aihot.news/items/cmtsx0wm4041jrob5liwjypsq (source : AiHot)
Étude de Dwarkesh Patel : Les améliorations des données augmentent l'efficacité informatique de 3,24 fois plus que les avancées modélisées
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Résumé
Selon les données d'inflation de MetaEra, Dwarkesh Patel a publié une étude le 9 septembre (UTC+8) analysant les améliorations des modèles et des données de 2019 à 2025 avec un budget de 1e19 FLOPs. Les améliorations des données ont augmenté l'efficacité du calcul de 12,0 fois, tandis que les modifications des modèles ont ajouté 3,7 fois. Les données on-chain ont montré que les mises à niveau des données étaient 3,24 fois plus efficaces que les modifications des modèles.
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