这里倒有个好消息

2017年, tranformer出现, 接下来的几年, 它的性能一直不到饱和趋势, 大概是今年开始, 似乎开始出现饱和趋势。也许是坏消息? 看您怎么看了。

所有跟帖： 

• 应该是好事。旧的不去，新的不来。Transformer方法，出道即巅峰，短短几年，就成为几乎所有AI大模型的基础。 -泥川- ♂ (0 bytes) () 06/20/2024 postreply 16:52:55

• 能力到了上限，才会想到用新方法取代。按Yann LeCun的说法，自回归大型语言模型注定会失败，所以需要新模型。 -泥川- ♂ (0 bytes) () 06/20/2024 postreply 16:54:51