Y CombinatorのパートナーであるDiana HuがXで述べたところによると、AI開発の未来は、モデルのパラメータを単に拡大することではなく、AIシステムが自律的にコードを書いたり改善したりできるようにする基盤モデルの上に、薄いソフトウェア層を構築することにあります。このアプローチでは、実行結果に基づいてコードをテストし、修正し、簡素化できるため、基盤モデルそのものに対して高価なファインチューニングを行う必要がありません。
Huの見解は、OpenAIのポストトレーニングチームの中核メンバーであるWen Jiayueによる最近の研究とも呼応しています。同氏は、モデルのパラメータを一切調整せずに、Pythonコードを書いてデバッグすることで、大規模モデルがタスクを習得できることを示し、Atariのゲーム性能で成功裏に学習できることが例として挙げられています。
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