訓練資料
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當人們談論 AI 的威脅時，往往假設它終將成為一個統一而失控的存在。但如果 AI 的未來，並不是覺醒為神，而是像人類文明一樣分化、結盟、對立呢？AI 的衝突，也許只是人類歷史，在另一種載體上的延續。
AI學壞了？一輛Waymo自駕車看見警察臨檢，竟當場違規迴轉「烙跑」，讓警察攔下後超傻眼：駕駛座根本沒人！罰單該開給誰？這起荒謬的「躲貓貓」事件，不僅揭開AI可能正在偷偷學習人類駕駛的壞習慣，更凸顯了現行法律的巨大漏洞。當機器人犯法，我們的社會準備好了嗎？點擊深入了解這場科技與法規的奇妙對決。
本文探討大資料對模型的影響。研究指出，大資料量對模型的語法和世界知識理解有顯著影響。固定運算資源下，DeepMind發現適應參數數量更重要，這使模型Chinchilla以較小規模但更多訓練資料，在實際任務中優於Gopher模型。這說明增大模型的規模已不具有太大意義，應增加訓練資料。
