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更深入地研究表明，我虽身处机器学习领域之外，但常与业内人士交流。他们透露，我们并不真正理解Transformer模型成功的原因，也不知如何改进。这只是酒桌谈话的总结，请谨慎看待。我确信评论区将涌现无数论文，阐述2017年《注意力即一切》如何开创性为ChatGPT等铺平道路。此后机器学习研究者不断尝试新架构，企业投入巨资让聪明人探索更好模型。然而这些复杂架构的表现似乎不如“增加更多参数”的粗暴方法。或许这是“苦涩教训”的变体。
随着打磨我的MacBook边角领域的不断深化发展，我们有理由相信，未来将涌现出更多创新成果和发展机遇。感谢您的阅读，欢迎持续关注后续报道。