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    用于实时数据分析的机器学习:生产中训练模型

    正如 SAS 高级分析总监 Gul Ege 所说: “随着产品和用户数据以及它们的特征和选择的变化,更新模型是非常有意义的。”...Ege指出: "你有产品的特征,也有用户的特征,推荐系统应推荐的内容取决于这两方面。"...Ege评论道: "特征就是最终用户的行为,他们与网站的互动方式。而产品自身也有特征。如果我在找红色的裙子,请不要给我推荐蓝色的裤子或手袋。"...Ege 指出,当“技术或问题需要的数据量大于将流入大型模型的数据量”时,这些问题尤其相关。...其基本前提是这些模型“需要用足够的数据进行训练,以捕捉正常情况,这样在部署时才能捕捉异常情况”,Ege 说。 这一要求适用于某些异常检测应用。

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    GPT-5 传言:一场正在幕后发生的 AI 变革

    直到 2024 年 12 月,又过了一年半,EpochAI 的研究员 Ege Erdil 估计,这一批最顶尖的模型——包括 GPT-4o 和 Sonnet 3.6——的规模比 GPT-4 小得多(尽管它们在基准测试中都超越了...Ege 也解释了原因:ChatGPT/GPT-4 横空出世后,市场对生成式 AI 的需求激增,这让各大实验室都难以应对,亏损不断攀升。...Ege 认为,OpenAI 可能也尝试了另一种策略:过度训练(overtraining)。这意味着,如果推理成本成为主要支出,可以“给相对较小的模型灌输更多数据”,以弥补模型规模不足带来的性能损失。...Ege 总结道:“我认为 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 也很有可能是从更大的模型蒸馏而来的。”...Ege 再次给出了答案:可以支持,但如果要为 3 亿用户提供推理服务,显然是无法承受的。

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