leyu乐鱼·(中国)APP游戏官网首页乐鱼官方app免费下载乐鱼官方app免费下载【新智元导读】谷歌发布了1000亿文本-图像对数据集，是此前类似数据集的10倍，创下新纪录！基于新数据集，发现预训练Scaling Law，虽然对模型性能提升不明显，但对于小语种等其他指标提升明显。让ViT大佬翟晓华直呼新发现让人兴奋！
ViT大佬翟晓华（Xiaohua Zhai）并不这样认为，至少在多模态模型上并非如此。
他公布了最新的关于多模态Scaling的最新见解，而训练数据达到了1000亿的规模！
一句话就是，Illya所说的「Scaling Law」即将终结，不太对。
新研究通过实验表明，1000亿数据规模对已有基准测试提升可能非常小，但显著影响了一些「非主流」的小众探索领域。
让大牛翟晓华眼前一亮点是：泰卢固语（Telugu）表现显著提升，即使仅占数据集的0.036%！
左图显示了将数据规模从100亿扩展到1000亿训练数据，在文化多样性和多语言能力方面的提升比其他指标更加显著。
右图给出了数据规模影响的示例说明。最左边的两个是以为西方中心的指标，扩展数据到1000亿时，收益不大；而最右边的两个则展示了文化多样性和多语言能力的提升。
这让OpenAI的工程师Lucas Beyer不禁发帖质疑下列流传甚广的观点：
他认为这类观点都是些缥缈的「神话」，而此类论断之所以甚嚣尘上，是因为忽视了下列提醒：
-你一叶障目，目光短浅 -不要只盯着美国可疑的评估指标 -拓展到1000亿预训练图片，会极大促进模型的文化和语言包容性
2023年，还在谷歌的Lucas Beyer见到实验结果时，就燃起了对泰卢固语的兴趣：
2. 质量过滤器（例如基于CLIP的过滤器）虽然通常用于提高整体数据质量，但可能会不经意限制数据集的多样性。
3. 发布了史无前例的1000亿视觉-语言数据集，并实证研究了数据集的潜力。
在过去，模型的发展，就是「大力出奇迹」：数据规模越大，模型误差越小，性能越高。
重要的是，幂律表明，增加训练数据的量虽然会导致准确性和性能的收益逐渐递减，但依然能够带来物超所值的提升。
在Scaling Law信念的引领下，扩大数据集规模是视觉-语言（vision-language）的领域重点：
早期的数据集如Conceptual Captions，提供了数百万对图像-描述对用于预训练。
与此同时，空中传来长鸣声，狂风大作，数头凶禽飞来，每一头都有五六米长，羽翼展开足有十一二米，俯冲下来，当场就将六七人撕裂，鲜血满地。
第五，掌握安全技能。每位学生要牢固掌握现代社会中的安全生活和安全生产的基本技能，如报警电话的拨打、灭火器的使用，公共场所遇险的正确逃生，事故发生时的应急方法和技能。
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第四，创设一个环境：文明有序。每个班级都是学校的缩影，每个学生都代表学校的形象，每寸校园都代表学校面貌，同学们要做到语言文明，行为文明，在校园内不乱丢杂物;不欺负小同学;在校外遵守交通规则;尊敬父母，懂得感恩。在社会，做一个遵纪守法、诚实守信、文明礼貌的优秀小公民。
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