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在大模型中,“Scaling Laws”意味着当算力、算法、数据这3个关键因素被不断拉高上限并达到一定程度时,大模型的智能表现将出现跃升,即“智能涌现”。近两年,国内外AI厂商遵循着“Scaling Laws”持续投入,模型体积不断膨胀,参数数量呈指数级增长。“‘Scaling Laws’性价比最高的时候就是GPT-4时期,模型效果随着参数的增加有着指数级的提升。彼时,各大AI厂商纷纷购入高性能GPU,英伟达的市值更是迅速上升。”田丰说。
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这一部分源于对间接经济损失的评估存在难点。相较于直接经济损失,间接经济损失的影响在时间尺度上要长得多,会持续至重建结束、全部生产力恢复为止,这个过程可能持续数年。譬如,在东日本大地震10年后,日本内阁府每年依然在持续更新灾情报告。而目前尚未有足够有效的方法来估算这种长时间尺度的影响。
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