الذكاء الاصطناعي لا يتجاوز هذا الخط، ولا أحد يعرف لماذا هو موجود أصلًا.
D7 · قوانين التوسّع العصبي
كبّر النموذج، وأطعمه بيانات أكثر، وأنفق حوسبة أكبر، فتهبط الخسارة على خط مستقيم في مخطط لوغاريتمي مزدوج. هذه الانتظامية من أغرب الحقائق التجريبية في المجال، وهي اليوم تقرر كيف تُنفق مليارات الدولارات. يعلّمك هذا الفصل قراءة تلك المخططات، ومقارنة وصفتَي كابلان وشينشيلا، وتوزيع ميزانية الحوسبة بين المعاملات والرموز. وهو صريح أيضًا بشأن الظهور المفاجئ (emergence)، حيث الأدلة موضع خلاف.
- قراءة المخطط اللوغاريتمي المزدوج
- قوانين القوى في كل مكان
- الحوسبة والبيانات والمعاملات
- نتيجة كابلان
- شينشيلا تغيّر الوصفة
- إنفاق ميزانية حوسبة
- الظهور المفاجئ ونقّاده
- لماذا يستمر الأكبر في النجاح
- كم تكلّف تجربة تدريب متقدمة
- التوسّع وقت الاستدلال
- بماذا لا يتنبأ المنحنى