rohanpaul_ai(@rohanpaul_ai)：@rohanpaul_ai 上海人工智能实验室表明，经过适当调整的10亿参数的SLM，在智能缩放的情况下，可以在困难的数学测试中胜过4050亿参数的LLM

在Rohan Paul的一条引人注目的推文中，AI研究的一项重要进展被揭示。上海人工智能实验室的研究显示，经过精心调整和智能缩放的10亿参数统计语言模型（SLM）在具有挑战性的数学测试中超越了一个规模更大的4050亿参数大型语言模型（LLM）的表现。这一发现挑战了更大模型总是表现更好的普遍观念，并表明通过智能调整和缩放，即使参数较少，也可以实现AI的效率。这对AI发展的未来可能具有重要意义，特别是在资源优化和先进AI技术的可访问性方面。- 上海人工智能实验室进行了一项研究，比较了1B SLM和405B LLM在困难数学测试中的表现。 - 研究发现，经过适当调整的1B SLM，在智能缩放的情况下，胜过了405B LLM。 - 主张是1B SLM在具有挑战性的数学测试中可以取得比较大的成绩。