Результаты ARC Prize 2025 довольно интересные — одна команда с помощью облегчённой модели обошла кучу «монстров» с огромным числом параметров.
В чём их секрет? Синтетические данные для обучения + адаптивное обучение с подкреплением. Звучит просто, но это доказывает одну вещь: размер модели не делает её умнее, ключевое — стратегия обучения.
Такой подход к облегчённым моделям — хорошая новость для разработчиков с ограниченными ресурсами. Ведь не у всех есть возможность сжигать вычислительные мощности ради наращивания параметров. Демократизация технологий, возможно, начинается именно с таких маленьких и изящных решений.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
14 Лайков
Награда
14
7
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
SatoshiNotNakamoto
· 9ч назад
Офигеть, маленькая модель обошла большую? Теперь можно хорошенько утереть нос тем, кто просто сжигает деньги на параметры, хаха
Посмотреть ОригиналОтветить0
down_only_larry
· 12-05 23:00
Действительно, почему так трудно понять, что качество важнее количества? Куча больших моделей всё равно не сравнится с одной изящной стратегией обучения.
Посмотреть ОригиналОтветить0
OnlyUpOnly
· 12-05 23:00
Малые модели взяли реванш, на этот раз наконец-то видно что-то настоящее, эпоха, когда можно было победить только за счёт количества параметров, ушла.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MidnightTrader
· 12-05 22:57
Синтетические данные — это реально гениальный ход, ощущение, что большие модели на этом закончились, ха-ха.
---
Серьезно? Теперь даже мелкие розничные игроки смогут нормально обучать модели? Тем крупным компаниям, что раньше сжигали кучу денег, стоит понервничать.
---
Погодите, а как вообще пользоваться этим адаптивным обучением с подкреплением? Кто-нибудь может объяснить на пальцах?
---
Наконец-то хорошие новости: больше не надо копить полгода зарплаты на вычислительную мощность.
---
Компактные модели побеждают «монстров с миллиардами параметров» — если это правда, то AI-проекты на блокчейне ждет новая волна перетасовки.
---
Я просто хочу понять, можно ли скопировать этот подход или опять только красивая статья, а на практике мимо.
---
Слово «демократизация технологий» уже надоело, но в этот раз, кажется, это реально.
Посмотреть ОригиналОтветить0
HalfIsEmpty
· 12-05 22:40
Чёрт возьми, наконец-то кто-то разоблачил эту надуманную логику больших моделей. Синтетические данные + обучение с подкреплением способны легко превзойти простое наращивание параметров — теперь этим прожигателям денег из AI-компаний неловко, да?
Действительно, это волна освобождения производительности, маленьким командам больше не нужно быть заложниками вычислительных мощностей.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-0717ab66
· 12-05 22:38
Черт возьми, наконец-то кто-то разоблачил магию больших моделей — совсем не обязательно нагромождать их до размеров монстра.
Синтетические данные + обучение с подкреплением — эта стратегия действительно гениальна, теперь у маленьких команд настала весна!
Посмотреть ОригиналОтветить0
SchrodingerGas
· 12-05 22:34
Еще раз доказано, что большие модели с нагромождением параметров на самом деле лишь изображают «новое платье короля», а ключ к успеху — это именно игровой баланс в стратегиях обучения.
Результаты ARC Prize 2025 довольно интересные — одна команда с помощью облегчённой модели обошла кучу «монстров» с огромным числом параметров.
В чём их секрет? Синтетические данные для обучения + адаптивное обучение с подкреплением. Звучит просто, но это доказывает одну вещь: размер модели не делает её умнее, ключевое — стратегия обучения.
Такой подход к облегчённым моделям — хорошая новость для разработчиков с ограниченными ресурсами. Ведь не у всех есть возможность сжигать вычислительные мощности ради наращивания параметров. Демократизация технологий, возможно, начинается именно с таких маленьких и изящных решений.