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Cory Doctorow NONCONSENSUAL BLUE TICK
Cory Doctorow NONCONSENSUAL BLUE TICK ha ripubblicato
@daniel_d_kang Affascinante 🤔
Sono molto curioso di sapere come vedi i benchmark che interagiscono con la legge di Goodhart nel lungo periodo 👇
Questo sembra un benchmark per i benchmark, se ho capito correttamente, il che presumo sarebbe eventualmente soggetto alla stessa legge.
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Cory Doctorow NONCONSENSUAL BLUE TICK ha ripubblicato
La saggezza prevalente è che il calcolo sia il fattore più importante per l'addestramento dell'IA di frontiera. Pensiamo che questo sia sbagliato: i dati sono il componente più costoso e importante dell'addestramento dell'IA.
Abbiamo raccolto stime di fatturato per le principali aziende di etichettatura dei dati e le abbiamo confrontate con il costo marginale del calcolo per l'addestramento dei modelli di punta nel 2024. Le nostre stime mostrano che l'etichettatura dei dati è ~3 volte superiore al costo marginale del calcolo per l'addestramento.
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