Сара Хукер сомневается в эффективности масштабирования LLM

Сара Хукер, бывший вице-президент по исследованиям искусственного интеллекта в Cohere и выпускница Google Brain, считает, что масштабирование больших языковых моделей (LLM) становится неэффективным способом повышения производительности ИИ-моделей. Она основала стартап Adaption Labs, чтобы доказать, что адаптивное обучение может быть более мощным и экономичным.

Хукер утверждает, что современные методы обучения с подкреплением не позволяют ИИ-моделям, уже использующимся клиентами, учиться на своих ошибках в реальном времени. Она считает, что системы ИИ могут очень эффективно учиться в процессе взаимодействия с окружающей средой.

Если Adaption Labs докажет свою правоту, это может изменить динамику контроля и формирования ИИ, а также то, кому в конечном итоге служат эти модели.

Источник: TechCrunch.

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.