Notícia da ME, 9 de setembro (UTC+8): Dwarkesh Patel publicou uma análise experimental, treinando modelos representativos de cada ano de 2019 a 2025 com orçamento de computação de até 1e19 FLOPs, descobrindo que melhorias nos dados proporcionaram um aumento de eficiência computacional de 12,0x, enquanto melhorias no modelo resultaram em 3,7x — os dados contribuíram aproximadamente 3,24 vezes mais que o modelo. 🔗 Leia o artigo original via AIHOT · https://aihot.news/items/cmtsx0wm4041jrob5liwjypsq (fonte: AiHot)
Estudo de Dwarkesh Patel: Melhorias nos dados impulsionam 3,24x mais eficiência computacional do que avanços no modelo
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Resumo
De acordo com os dados de inflação da MetaEra, Dwarkesh Patel divulgou um estudo em 9 de setembro (UTC+8) analisando melhorias no modelo e nos dados de 2019 a 2025 sob um orçamento de 1e19 FLOPs. As melhorias nos dados aumentaram a eficiência computacional em 12,0x, enquanto as alterações no modelo adicionaram 3,7x. Os dados on-chain mostraram que as atualizações de dados foram 3,24 vezes mais eficazes do que as alterações no modelo.
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