"Ce n'est pas une question de croire ou non. C'est une question de savoir si c'est vrai." Il y a beaucoup de bruit autour de l'idée que le pré-entraînement atteint un mur. @OfficialLoganK met immédiatement fin à cela. "Principalement, chaque autre étape du processus de développement du modèle est une amplification du modèle pré-entraîné sous-jacent." Même si la courbe s'aplatit légèrement, l'effet en aval est massif. Si vous commencez avec un modèle pré-entraîné "monstrueux", chaque étape suivante, du post-entraînement à l'ajustement fin, multiplie cet avantage. #AI #LLM #MachineLearning #AITraining