莫尔索
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Llama 3 开启规模游戏的下一篇章（译）
原文中文，约6000字，阅读约需15分钟。
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内容提要
文本数据扩展达瓶颈，下一步发展集中在视频-语言生成建模和迭代强化学习。Llama 3性能不错，但推理能力需扩大强化学习规模。视频数据可改善模型与现实世界联系。
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关键要点
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文本数据的扩展可能已达瓶颈，易获取的网络文本数据已被广泛利用。
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下一步发展将集中在统一的视频-语言生成建模和迭代强化学习上。
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视频数据可以改善模型与现实世界的联系，但可能无法提高推理能力。
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从人类、人工智能和环境的反馈中扩展强化学习是提升模型推理能力的有前景方向。
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Llama 3在MMLU等指标上表现良好，尤其是70B模型的性能超过同等级模型。
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文本数据规模的极限已接近，进一步扩展面临挑战。
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视频数据可能不会改善推理能力，但可以改善其他方面，特别是基础设施。
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需要扩大强化学习中的探索和利用规模，以提高模型的推理能力。
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多模态生成模型的设计空间大，存在许多未解决的基本问题。
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规模游戏的第二章已经开始，竞争将集中在多模态生成模型上。
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延伸问答
Llama 3的性能如何？
Llama 3在MMLU等指标上表现良好，尤其是70B模型的性能超过同等级模型，MMLU得分超过80分。
文本数据扩展的瓶颈是什么？
文本数据的扩展可能已达瓶颈，易获取的网络文本数据已被广泛利用，进一步扩展面临挑战。
下一步的发展方向是什么？
下一步发展将集中在统一的视频-语言生成建模和迭代强化学习上，以实现数量级的增长。
视频数据对模型的影响是什么？
视频数据可以改善模型与现实世界的联系，但可能无法提高推理能力。
如何提高模型的推理能力？
扩大强化学习中的探索和利用规模，从人类、人工智能和环境的反馈中进行迭代学习是提升模型推理能力的有前景方向。
多模态生成模型的设计空间有哪些挑战？
多模态生成模型的设计空间大，存在许多未解决的基本问题，例如如何有效地桥接不同模态。
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