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Toby Ord解析METR任务时长扩展规律

1 篇报道1 个报道来源54 分钟前更新

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AI 综述

牛津大学哲学家 Toby Ord 分析 METR 的 AI 任务时长与算力扩展数据后指出,相关论文脚注中的幂指数为 0.454,意味着算力扩大约 100 倍,模型可完成的任务时长才延长约 10 倍。 Ord 称,论文附有按 Chinchilla 最优等效原则调整训练算力、修正训练不足或过度训练影响后的版本,调整后幂律拟合更好。他进一步推算,若任务时长倍增期从 2024 年前的 7 个月缩短至 4 个月,训练算力需每 4 个月翻两番。

AI 根据报道生成 · 4 分钟前更新

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11月9日
  1. AGI Hunt
    Toby Ord 质疑 METR 任务时长倍增数据中的算力扩展规律

    Toby Ord 分析 METR 的 AI 任务时长 scaling 数据,指出论文脚注中的幂指数为 0.454,算力扩大约 100 倍才可让模型可完成的任务时长延长 10 倍。他表示,按 Chinchilla 最优等效调整训练算力后,幂律拟合更佳;若任务时长倍增期从 2024 年前的 7 个月缩短至 4 个月,训练算力需每 4 个月翻两番。

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