Align before training: jak tworzyć AI, aby przynosiło realne korzyści?

Zdjęcie: Align before training


Zamiast dopasowywać model na końcu procesu, podejście align before training kładzie nacisk na wcześniejsze dostosowanie założeń modelu, co pozwala na lepszą efektywność oraz szybszą iterację. Pomimo upływu prawie dwóch lat od wprowadzenia przełomowego modelu ChatGPT, rozwój rozwiązań opartych na AI wciąż dynamicznie przyspiesza. Wartość globalnego rynku sztucznej inteligencji sięga w tej chwili 184 miliardów dolarów[1], a liczba projektów AI w środowisku open source rośnie. GitHub odnotował w 2023 roku wzrost liczby projektów AI o 59,3%[2]. Jednak tak duża aktywność rodzi pytanie: które […]