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原標題：LLaMA 3：大模型之戰(zhàn)的新序幕
關鍵字：模型,數據,報告,文本,視頻
文章來源：人工智能學家
內容字數：13602字

內容摘要：

作者 | 符堯
OneFlow編譯
翻譯｜楊婷、宛子琳、張雪聃
本文要點概覽：
文本數據的擴展可能已經達到了極限，因為易于獲取的網絡文本資源（如Common Crawl、GitHub、ArXiv等）已基本被充分利用。
盡管如此，通過更深入地挖掘互聯網資源、搜尋圖書館藏書及使用合成數據，我們仍有望獲得新的文本數據，但要實現數據量級的大幅提升卻面臨重重挑戰(zhàn)——這些新增的數據更可能是當前數量級上的增量。
規(guī)模擴展競賽的新階段將轉向多模態(tài)領域，尤其是統(tǒng)一的視頻-語言生成模型，因為僅有視頻數據可以實現數量級的增長。
然而，壞消息是，視頻數據似乎并不能顯著提升模型的推理（reasoning）能力，而這一能力是區(qū)分模型強弱的首要指標。
但好消息是，視頻數據能夠帶來其他性能的顯著提升，尤其是增強了模型與現實世界的聯系，展現出成為神經世界模型（neural world model）的巨大潛力（與Zelda等硬編碼物理引擎不同），這提供了從模擬物理反饋中學習的可能性。
從X（X表示人類、人工智能和環(huán)境反饋）反饋中擴展強化學習可能是持續(xù)提升模型推理能力最有前景的路徑。
類似于AlphaGo Zero在圍棋領

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文章來源：人工智能學家
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作者簡介：致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構