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参数量大是大模型最突出、最早为人所关注的特点。近两年来,规模扩张是大模型企业迭代的主要路径。主流大模型的参数从百亿级逐渐迭代至数千亿,甚至万亿规模。然而,扩大参数量的瓶颈已开始显现。国内外权威专家和组织已经有大量报告表示,Scaling Law(缩放定律)开始显示出边际效益递减的现象。这意味着单纯增加计算资源、提高参数规模或数据量不再能如以往那样显著提升模型性能。
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“循环播放次数最多的歌”“最偏爱的美食”“熬得最长的夜是哪一天”“常用什么表情当嘴替”……年终岁末,各大App的用户年度报告如约而至,这些用户年度报告全方位覆盖日常生活。同时,大数据贴的标签靠谱吗?自己都没记得的事儿手机App全知道,还分析得头头是道,这其中是否存在个人隐私风险?
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