.@lukaszkaiser、なぜ一般化が依然として重要なのかについての@OpenAI: 「私は一般化に魅了されています。 私はこれが機械学習全般や知能を理解する上で重要なテーマだと思っていました。事前訓練は少し違う...必ずしも一般化を増やすわけではありません。ただ、より多くの知識を使うだけだ。」 「モデルを押し出すんだ。彼らは私たちが教えることに関連したことを学びます。彼らは物理的な世界に生きていないし、マルチモーダルがあまり得意でなく、推論はまだ非常に新しく、やり方に多くのバグがあるので、まだ限界があります。」 「誰かが言った、霧の中で速く運転するようなものだって。どれだけ遠くにいるのか、どれだけ近くにいるのか、はっきりとは分からないものだよ。」 以下にŁukaszとの全エピソードを掲載するか、YouTube、Spotify、Apple Podcastsで「MAD Podcast with Matt Turck」を検索してみてください。