أحدث أبحاث MIT أعطت إشارة مثيرة للاهتمام: عندما تتعامل مع سلاسل توكن تتجاوز العشرات من الملايين، فإن الحل الأمثل من حيث الأداء ليس هو تراكم القدرات داخل أوزان النموذج — بل هو فصل المنطق الحسابي الأساسي إلى بيئة خارجية منظمة. بالنسبة لبيئة تنفيذ الشيفرة، فهي مثال عملي على هذا المفهوم.



من منظور مختلف، فإن حاملة المعرفة والاستنتاج تتغير. سابقًا كنا نعتقد أن أوزان النموذج هي الحاوية لكل شيء، لكن هذا البحث يُظهر أنه عندما يكون الحجم كبيرًا بما يكفي، فإن الذكاء الحقيقي يظهر في الأطر الخارجية المصممة بعناية — تلك الهياكل الهندسية. المعنى وراء ذلك عميق جدًا: قد تصبح هياكل الذكاء الاصطناعي المستقبلية أكثر شبهاً بالهندسة، وتعتمد بشكل متزايد على تصميم أنظمة ذكي، بدلاً من الاعتماد فقط على حجم النموذج.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
  • أعجبني
  • 5
  • إعادة النشر
  • مشاركة
تعليق
0/400
TxFailedvip
· منذ 9 س
هذه النظرة بالفعل التقطت شيئًا ما. لطالما شعرت أننا نسير على طريق "إحداث المعجزات بقوة كبيرة" منذ فترة طويلة، ونفكر دائمًا في تراكم المعلمات والبيانات، لكن العائق الحقيقي يكمن في بنية النظام. هذه الفكرة حول البيئة الهيكلية الخارجية تشبه إلى حد ما العودة إلى حدس هندسة البرمجيات التقليدية — المشاكل المعقدة لا تُحل بواسطة وحدة واحدة بقوة، بل من خلال التوليف والتصميم الدقيق. لكنني فقط فضولي، كيف يتم قياس الكفاءة بشكل محدد في "الإطار الخارجي" في هذا البحث؟ على سبيل المثال، ما هو التوازن بين زمن الاستجابة الفعلي وتكلفة بيئة تنفيذ الكود مقارنة بمحاكاة النموذج من طرف إلى طرف؟ أعتقد أن هذا هو المفتاح الحقيقي للتنفيذ.
شاهد النسخة الأصليةرد0
screenshot_gainsvip
· منذ 9 س
هذا المنظور بالفعل يغير المفهوم. كنت أعتقد دائمًا أن قانون التوسعة هو مجرد تراكم المعلمات، ولم أتوقع أن يكون عنق الزجاجة في تصميم الهيكلية. في سياق طويل، تحميل الاستنتاج إلى البيئة الخارجية، أليس هذا هو تفكيك النموذج نفسه؟ أشعر أن المنافسة المستقبلية ستتحول من من يمتلك نموذجًا أكبر إلى من يستطيع تصميم نظام أكثر أناقة. يشبه الأمر الانتقال من سباق القدرة الحسابية الأصلية إلى عصر الجمال الهندسي.
شاهد النسخة الأصليةرد0
StableCoinKarenvip
· منذ 10 س
هذا المنظور بالفعل يستحق التفكير. لكن أود أن أسأل، هل تصميم الإطار الخارجي من حيث التعقيد في الأساس ليس مجرد "تكديس" أيضًا؟ فقط أن الكتلة انتقلت من الأوزان إلى بنية النظام؟ أشعر أن هذا أكثر بمثابة تنازل وليس اختراقًا جذريًا — تحويل المشكلة من بعد النموذج إلى بعد الهندسة، وفي النهاية لا بد من استثمار الوقت لتحسين هذه الهياكل الخارجية. أود أن أسمع إذا كانت فهمي قد انحرف.
شاهد النسخة الأصليةرد0
HodlTheDoorvip
· منذ 10 س
هذه الفكرة حقًا قلبت إطار معرفتنا السابق. كنا نركز سابقًا على حجم المعلمات، والآن يبدو أن تصميم الأنظمة الخارجية هو المفتاح، ويشعر وكأنه انتقال من التراكم إلى نمطية الهندسة. لكنني فضولي جدًا حول مدى سهولة الصيانة والتكلفة عند تطبيق هذا الحل المقتطع إلى إطار خارجي في المشاريع العملية؟ فبالرغم من أن الأوزان "ثقيلة"، إلا أنها على الأقل صندوق أسود موحد، بينما البيئة الهيكلية إذا لم تُصمم بشكل مناسب، فإنها قد تصبح عنق زجاجة في الأداء. هل لدى ورقة MIT بيانات مقارنة حول هذا الجانب؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasFeeTherapistvip
· منذ 10 س
هذه الفكرة بالفعل غيرت مفهومي عن النماذج الكبيرة. كنت أعتقد دائمًا أنه يجب السعي لزيادة عدد المعلمات، ولكن يبدو أن تلك الطريقة قد تكون انحرفت عن المسار الصحيح. ربط منطق الحساب ببيئة منظمة، يبدو وكأنه تحول من الذاكرة الممتلئة إلى تخزين على القرص الصلب — المشكلة ليست في السعة، بل في كيفية التنظيم. أمثلة بيئة تنفيذ الشفرة تلمس النقطة الأساسية، النموذج نفسه لا يحتاج إلى "فهم" كيفية تشغيل الشفرة، فقط يحتاج إلى جدولة صحيحة. إذا فكرنا بهذه الطريقة، فربما لن نحتاج إلى استمرار سباق زيادة المعلمات في المستقبل، بل ستفوز الفرق التي تستطيع تصميم الإطارات الأمثل.
شاهد النسخة الأصليةرد0
  • تثبيت