LLaMA 3：大模型之战的新序幕
原文中文，约5900字，阅读约需14分钟。发表于：。本文要点概览：文本数据的扩展可能已经达到了极限，因为易于获取的网络文本资源（如Common Crawl、GitHub、ArXiv等）已基本被充分利用。尽管如此，通过更深入地挖掘互联网资源、搜寻图书馆藏书及使用合成数据，我们仍有望获得新的文本数据，但要实现数据量级的大幅提升却面临重重挑战——这些新增的数据更可能是当前数量级上的增量。规模扩展竞...
本文讨论了文本数据扩展的极限和发展方向，包括挖掘互联网资源、搜寻图书馆藏书和使用合成数据。文章提出了扩展多模态领域，特别是统一的视频-语言生成模型。作者认为，从人类、人工智能和环境反馈中扩展强化学习可能是提升模型推理能力的前景路径。接下来的发展方向包括放宽过滤和去重标准、利用合成数据、搜寻更多图书馆藏书等。文章还讨论了扩展统一的视频-语言生成模型和通过迭代强化学习生成智能体的方法。
