とは何ですか スケーリングの法則?

コンピューティングを削減するために、各トークンが近くのトークンの固定サイズのウィンドウのみに注目するアテンション パターン。

モデル自体のコピーとの相互作用や競合を通じてデータを生成することでモデルが向上するトレーニング設定。

AI システムのロジック、データ ソース、制限がどの程度明確に文書化され、理解しやすいか。

モデルのパフォーマンスを低下させる可能性がある、時間の経過に伴う実世界の入力データの変化。

トレーニング セットの外にある新しい未確認のデータに対してモデルがどの程度うまく機能するか。

損失を減らすために各パラメータをどの程度変更する必要があるかを示すベクトル。