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Scaling Law 撞墙?复旦团队大模型推理新思路:Two-Player架构打破自我反思瓶颈
在 AI 领域,近期的新闻焦点无疑是关于「Scaling Law 是否撞墙?」的辩论。这一曾经被视作大模型发展的第一性原理,如今却遭遇了挑战。在这样的背景下,研究人员开始意识到,与其单纯堆砌更多的训练算力和数据资源,不如让模型「花更多时间思考」。以 OpenAI 推出的 o1 模型为例,通过增加推理时间,这种方法让模型能够进行反思、批评、回溯和纠正,大幅提升了推理表现
11/27/2024 6:10:00 PM
机器之心
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