AI训练的关键发现揭晓！

耶鲁大学的研究团队最近发布了一项令人瞩目的开创性研究，揭示了AI模型训练的奥秘。他们发现，AI学习效果的最佳数据并不是越简单或越复杂，而是处于一种被称为“混沌边缘”的最佳复杂度状态。该团队通过对基本元胞自动机（ECAs）的实验，探索了从简单到高度复杂的多样化模式。尽管这些规则看似简单，但它们展现出了无穷无尽的复杂性。

研究表明，AI模型在更复杂的ECA规则上训练时，其在推理任务和国际象棋走子预测等方面的表现显著优于其他模型。尤其是在Wolfram分类中的Class IV类ECAs上训练的模型，展现了最佳性能。这些模型所生成的模式并不完全有序也不完全混沌，而是处于一种结构化的复杂性之中。研究人员指出，当模型接触过于简单的模式时，往往只能掌握简单的解决方案，而在更复杂模式的训练下，即便存在简单解决方案，模型也能发展出更复杂的处理能力。

这一发现或许能够解释为什么如GPT-3和GPT-4等大型语言模型表现如此卓越，因为它们在训练过程中接触了海量且多样化的数据，从而创造了类似于复杂ECA模式的效果。

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