Apa itu Undang-undang Skala?

Corak perhatian di mana setiap token hadir hanya pada tetingkap saiz tetap token berdekatan untuk mengurangkan pengiraan.

Persediaan latihan di mana model bertambah baik dengan menjana data melalui interaksi atau pertandingan dengan salinan dirinya sendiri.

Betapa jelasnya logik, sumber data dan batasan sistem AI didokumenkan dan boleh difahami.

Peralihan dalam data input dunia sebenar dari semasa ke semasa yang boleh merendahkan prestasi model.

Seberapa baik prestasi model pada data baharu yang tidak kelihatan di luar set latihan.

Vektor yang menunjukkan berapa banyak setiap parameter harus berubah untuk mengurangkan kerugian.