سماع الكثير من المفاهيم الخاطئة حول دور العشب في تدريب الذكاء الاصطناعي.
تم تصميم البروتوكول لاسترداد المعرفة في الوقت الفعلي من الويب على نطاق واسع ، بشكل أساسي لغرض إبلاغ نموذج في الوقت الفعلي بالتطورات الجديدة. تظهر معلومات جديدة على الإنترنت ، "يتعلم" Grass هذه المعلومات ، ويزودها بالنموذج أثناء قيامه ببعض المهام. لا يهم ما إذا كانت هذه المعرفة الجديدة قد تم إنشاؤها بواسطة إنسان أو روبوت - إنها المعلومات الدلالية المهمة.
لقد كنا نتحدث منذ فترة طويلة الآن عن كيفية تشبع حدود القياس للنماذج المستندة إلى النص (ومن هنا جاءت ثقب الأرنب RL / أهمية البيانات التركيبية أي التقطير) ، لكن النماذج متعددة الوسائط لا تزال بعيدة كل البعد عن الوصول إلى تشبع مماثل. اليوم لا يمكنك العثور على شخص يمكنه إنشاء 10 ملايين ساعة من بيانات الفيديو "الاصطناعية" بطريقة اقتصادية وقابلة للاستخدام.
TLDR - الوقت الفعلي هو المكان الذي ستتراكم فيه الشبكة أكبر قيمة على المدى الطويل ، ولكن في الوقت الحالي القدرات متعددة الوسائط لا مثيل لها في الغالب وسيكون من السخف جدا عدم استخدام هذا.
عرض الأصل
14.57 ألف
159
المحتوى الوارد في هذه الصفحة مُقدَّم من أطراف ثالثة. وما لم يُذكَر خلاف ذلك، فإن OKX ليست مُؤلِّفة المقالة (المقالات) المذكورة ولا تُطالِب بأي حقوق نشر وتأليف للمواد. المحتوى مٌقدَّم لأغراض إعلامية ولا يُمثِّل آراء OKX، وليس الغرض منه أن يكون تأييدًا من أي نوع، ولا يجب اعتباره مشورة استثمارية أو التماسًا لشراء الأصول الرقمية أو بيعها. إلى الحد الذي يُستخدَم فيه الذكاء الاصطناعي التوليدي لتقديم مُلخصَّات أو معلومات أخرى، قد يكون هذا المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي غير دقيق أو غير مُتسِق. من فضلك اقرأ المقالة ذات الصِلة بهذا الشأن لمزيدٍ من التفاصيل والمعلومات. OKX ليست مسؤولة عن المحتوى الوارد في مواقع الأطراف الثالثة. والاحتفاظ بالأصول الرقمية، بما في ذلك العملات المستقرة ورموز NFT، فيه درجة عالية من المخاطر وهو عُرضة للتقلُّب الشديد. وعليك التفكير جيِّدًا فيما إذا كان تداوُل الأصول الرقمية أو الاحتفاظ بها مناسبًا لك في ظل ظروفك المالية.