Scaling Compute on Context — Jack Morris, Engram
Jack Morris från Engram förklarar varför det är svårt att få AI-modeller att förstå privat företagsdata.
Modeller tränas på offentlig data från internet och blir mycket bra där, men när du försöker lära dem din egen data blir de ofta värdelösa när de ska generera resultat. Han beskriver tre klassiska vägar att förbättra detta — mer data, mer beräkningskraft och större modeller — men säger att när det gäller privat data är bara beräkningskraft ett alternativ. Han går igenom olika tekniker som KV-kompression och syntetisk träningsdata, men visar att de alla stannar upp när modellen har lärt sig allt du givit den, och det finns inget magiskt sätt att fortsätta förbättra med mer beräkningskraft.
Sammanfattningen är skriven av Vibekollen utifrån källans egen publicering. Innehållet tillhör AI Engineer.
Mer från AI Engineer
The exact tools used to port a massive codebase in days #programming #typescript #dev
AI Engineer för 3 tim sedan
The Universal Remote Control for AI — Alex Hancock, Block
AI Engineer för 7 tim sedan
MCP Apps: Give the Model Data, Give the User a UI — Dustin Mihalik, Indeed
AI Engineer för 7 tim sedan
Your agents lack context: Here's how to fix "You're absolutely right!" — Brandon Waselnuk, Unblocked
AI Engineer för 8 tim sedan