co je Zákon o škálování?

Vzor pozornosti, kde se každý token věnuje pouze oknu blízkých tokenů s pevnou velikostí, aby se snížil počet výpočtů.

Tréninkové nastavení, kde se model zlepšuje generováním dat prostřednictvím interakcí nebo soutěží se svými kopiemi.

Jak jasně jsou zdokumentovány a srozumitelné logika systému AI, zdroje dat a omezení.

Časový posun ve vstupních datech reálného světa, který může snížit výkon modelu.

Jak dobře si model vede na nových, neviditelných datech mimo trénovací sadu.

Vektor ukazující, jak moc by se měl každý parametr změnit, aby se snížila ztráta.