AI at Meta

为了量化模型如何处理不熟悉的任务，我们比较了在训练后训练的任务与其他任务的测试时间计算缩放。 这两种模型在分布外都有类似的改进，但在分布内得分相同的情况下，Muse Wonder Full在不熟悉的任务上的表现比Muse Spark 1.3趋势预测的要好。我们将这种向上的转变归因于一个更强大的基础模型，它可以更有效地将训练后的收益传递给我们没有预料到的任务。