感覺你的想法

跟我幾年前的想法差不多。但AI最近兩年的發展已經改變了大多數業內人士的想法。LLM的爆發給AI的研究應用插上了翅膀，在ChatGPT、CoPilot的幫助下，AI研究人員設計一個新模型的速度可能是幾年前的十倍，而且這個速度在不斷加快。同時LLM和其他模態大模型的融合，也會大大提高AI在不同領域的adaptation。另外是transformer不是transform。

所有跟帖： 

• 在數據有限或者沒用重複pattern的領域， LLM還是否適用 -FightwtMM- ♂ (0 bytes) () 03/09/2024 postreply 11:33:02

• LLM相當於把人類所有基於語言的知識升華在模型參數裏，任何領域的數據在與text建立mapping以後，就 -study169- ♂ (42 bytes) () 03/09/2024 postreply 11:38:24

• 舉個例子，如果你想predict tech bubble market crash， LLM並不適用 -FightwtMM- ♂ (158 bytes) () 03/09/2024 postreply 11:46:18