人工智能技术的发展日新月异，AI 模型的规模也逐渐扩大。然而，一篇来自 “The Decoder” 的新文章提出了一个引人注目的观点：AI 模型可能需要先缩小规模，再扩大规模。
这种想法或许听起来有些反直觉，但是作者通过深入研究和分析得出了这样的结论。在当前 AI 领域，大部分的模型都趋向于规模庞大，参数众多。然而，这些“巨无霸”模型可能存在一些问题，如计算资源消耗、训练时间过长以及模型运行效率不高等。
因此，作者建议在设计 AI 模型时，首先将其规模缩小，去除一些不必要的参数和层次，使其更加精简和高效。通过这种方式，不仅可以减少资源消耗，提高训练速度，还能更好地发现和解决一些问题。
然后，在经过这种“精简化”之后，可以逐步扩大模型的规模，添加更多的参数和层次。这样可以更好地探索模型的潜力，提高其准确性和预测能力。
总的来说，尽管一些人可能认为只有规模越大的模型才更牛逼，但是缩小规模，再扩大规模可能会是更可行的选择。这种方法不仅能提高模型的效率和性能，还能引领 AI 技术的未来发展。
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