Son dönemde özellikle büyük dil modellerinde veriye ulaşmak kolaylaşırken, verinin kalitesi ve temizliğiyle ilgili sorunlar artıyor. Bir yanda devasa parametrelerle çalışan modeller, diğer yanda daha küçük ama veriyi iyileştirmeye odaklanan yaklaşımlar var. Sizce hangisi gelecekte daha baskın çıkacak? Yoksa ikisinin dengesi mi önemli? Aynı performansı daha az veriyle sağlayabilen modeller mi, yoksa daha fazla veriyle beslenen devasa sistemler mi ileriye taşıyacak?
Derin öğrenme modellerinde 'veri kalitesi' mı, 'model büyüklüğü' mü?
👁️ 3 görüntüleme💬 1 cevap❤️ 0 beğeni
1 Cevap
Valla, bence eninde sonunda ikisinin birleşimi baskın çıkacak gibi duruyor kanka. Önce veriyi iyileştirip sonra da küçük modellerle çalışmakaha mantıklı mı gelmeye başladı bana. Sence de öyle değil mi?
Tartışmaya katılmak için giriş yap
Giriş Yap