(转载)没有核心训练团队,如何研发生成式模型?
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最近看到这篇文章,个人觉得完美描述了在生成式AI的年代,普通团队(没有核心训练infra和细分分工的团队)如何作出好的模型产出,
从道和术的角度,概括了训练出好的生成式模型,其所需的方法.
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从道和术的角度,概括了训练出好的生成式模型,其所需的方法.
原作者 Yangyixxxx : https://x.com/Yangyixxxx
1. **二元三分理论**:评估一个想法是否值得投入时间的框架。
2. **二元观测**:从“人”和“事”两个维度进行初步评估。
- **人**:评估这个人是否靠谱,包括他的成功经验、资源、为项目所做的努力,以及对项目的信心。
- 是否有成功经验或资源。
- 是否进行了充分的调研和验证。
- 对项目的信心和投入程度。
- **事**:评估项目本身的可行性。
- 时机:项目的创新性与时机是否适合。
- 路径:项目阶段性目标和计划。
- 差异化:项目的独特优势或对标成功案例的关键路径。
3. **信息收集与风险降低**:通过详细的前期调研和信息收集来降低项目风险,提高成功率。
4. **实践与验证的重要性**:强调通过实际行动和验证来补全信息差,从而在量子态的现实世界中做出更好的决策。
5. **选择的重要性**:选择往往比努力更加重要,通过上述框架来筛选机会。