スケーリングの限界——元 OpenAI 研究者が $100 億の訓練データ投資を予測、AI 戦略が変わる
元 OpenAI の Andrew Ho が「単純なスケーリングでは LLM の汎用性は実現しない」と指摘。今後 AI ラボは $100 億規模の高質訓練データ投資に向かい、プログラミング・数学偏重の「スペシャライゼーション問題」を解決へ。AI 開発の次の段階へ。
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スケーリング
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Sam Altman が『スケーリング批評家は間違っている』と講演——OpenAI が数学的予想を反証
OpenAI CEO が Stanford で講演。AIのスケーリング継続を強調し、懐疑論者を反論。OpenAI が難しい数学的予想を反証した事例を根拠として挙げ、スケーリング重視アプローチが業界の主流であることを示した。
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大規模モデルが稀なスキルを習得できる理由：研究が解明したメカニズム
言語モデルのサイズと学習効率の関係について、研究者たちが新たなメカニズムを発見。モデルを大きくするだけでなく、訓練データの構成を工夫することで、小規模モデルでも稀なスキルを習得できる可能性が示唆されました。
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