重要的是，幂律表明★，增加训练数据的量虽然会导致准确性和性能的收益逐渐递减，但依然能够带来物超所值的提升★。

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　　-你一叶障目，目光短浅 -不要只盯着美国可疑的评估指标 -拓展到1000亿预训练图片，会极大促进模型的文化和语言包容性

　　早期的数据集如Conceptual Captions，提供了数百万对图像-描述对用于预训练。

　　【新智元导读】谷歌发布了1000亿文本-图像对数据集，是此前类似数据集的10倍，创下新纪录！基于新数据集，发现预训练Scaling Law★，虽然对模型性能提升不明显，但对于小语种等其他指标提升明显。让ViT大佬翟晓华直呼新发现让人兴奋！

　　ViT大佬翟晓华（Xiaohua Zhai）并不这样认为，至少在多模态模型上并非如此。

　　新研究通过实验表明，1000亿数据规模对已有基准测试提升可能非常小，但显著影响了一些「非主流」的小众探索领域。

　　3. 发布了史无前例的1000亿视觉-语言数据集，并实证研究了数据集的潜力★。

　　右图给出了数据规模影响的示例说明。最左边的两个是以为西方中心的指标，扩展数据到1000亿时，收益不大；而最右边的两个则展示了文化多样性和多语言能力的提升。

　　左图显示了将数据规模从100亿扩展到1000亿训练数据★，在文化多样性和多语言能力方面的提升比其他指标更加显著★。

　　他认为这类观点都是些缥缈的「神话」★，而此类论断之所以甚嚣尘上，是因为忽视了下列提醒：

　　在Scaling Law信念的引领下，扩大数据集规模是视觉-语言（vision-language）的领域重点：

　　他公布了最新的关于多模态Scaling的最新见解★，而训练数据达到了1000亿的规模★！

　　这让OpenAI的工程师Lucas Beyer不禁发帖质疑下列流传甚广的观点：

　　dz新闻信息服务许可证音像制品出版许可证广播电视节目制作经营许可证网络视听许可证网络文化经营许可证

　　2023年，还在谷歌的Lucas Beyer见到实验结果时★，就燃起了对泰卢固语的兴趣：

　　让大牛翟晓华眼前一亮点是：泰卢固语（Telugu）表现显著提升★，即使仅占数据集的0★.036%！

　　03月01日★,总产首次突破2000万吨，总产增量全国第一——探寻新疆粮食丰产密码,

　　一句话就是★，Illya所说的「Scaling Law」即将终结，不太对。

　　因此让我们携起手来共筑国防、共同维护国家安全，为了我们的祖国，也为了我们自己。中国梦是宏大的国家梦，也是具体入微的个人梦。我们决不会因为几个演戏的、唱歌的而失了民族大义★!决不会为了经济利益而自吞损害国家利益的苦果!我们渴望和平，但不怯战!中华民族不可辱!中国人民不可欺!希望个别国家好自为之!

　　2. 质量过滤器（例如基于CLIP的过滤器）虽然通常用于提高整体数据质量★，但可能会不经意限制数据集的多样性。

　　在过去，模型的发展★，就是「大力出奇迹」：数据规模越大★，模型误差越小，性能越高。

　　时事4：沙巴体育盘口首页03月01日,国家药监局已批准甲型流感病毒检测试剂共66个,

　　最后，竟然又有三位王侯出现★，浑身都散发璀璨光芒，如三轮太阳一般，恐怖波动惊世★，一起步入了金色的通道中★。