Databricks: Mô hình AI tự cải thiện mà không cần dữ liệu sạch, vượt mặt cả GPT-4o của OpenAI

[Cao Tùng]

Databricks đã phát triển một kỹ thuật học máy giúp nâng cao hiệu suất của mô hình AI mà không cần dữ liệu được gắn nhãn sạch sẽ. Jonathan Frankle, giám đốc khoa học AI tại Databricks, xác định rằng "dữ liệu bẩn" là thách thức chính mà khách hàng gặp phải khi triển khai AI đáng tin cậy. Phương pháp mới của Databricks kết hợp học tăng cường với dữ liệu huấn luyện tổng hợp (do AI tạo ra), tương tự như cách OpenAI, Google và DeepSeek đã sử dụng để cải thiện các mô hình của họ. Kỹ thuật này tận...

Đọc bài gốc tại đây