量子位
·
李沐重返母校，上交大秒变追星现场，大模型趋势无保留分享
💡
原文中文，约3500字，阅读约需9分钟。
📝
内容提要
李沐回到上交大做演讲，分享了LLM趋势和个人职业选择，强调LLM的构成包括数据、算力和算法。他详细讲解了大模型的应用和挑战，分享了自己的职业经历和心得，鼓励学生们从动机出发去解决问题。
🎯
关键要点
- 李沐回到上交大演讲，分享LLM趋势和个人职业选择。
- LLM的构成包括数据、算力和算法，数据是寻找材料的过程。
- 算力和带宽是LLM硬件的关键难点，内存限制模型大小。
- 李沐认为模型训练每年会以2倍速度变得更便宜、更快、更大。
- 多模态是当前趋势，语言模型表现较好，视频模型仍较弱。
- 大模型应用可以为用户提供无限人力资源，数据足够时可实现自动化。
- 李沐分享了个人职业经历，强调不同阶段的基本目标。
- 从动机出发解决问题，有学术价值、商业价值和成长价值的选择。
- 李沐的创业经历和对大模型的看法引发了学生们的热烈反响。
➡️
