（来源：上观新闻）
这意味🧭🍣着，如果🔸只盯着训🔜练损失来判断模型📰质量，你根本看不🦂出中间训练带来🇵🇪🧭的那些差别😢☂。多数模型🦉🇯🇲的预测🐤相关性只🇩🇿🕺有 0🍽.05 到 0🆙👩👩👦👦.34 🎊🃏之间，Gemi⬆ni-3-🥋🍁Pro 最🌚低，仅👅🇸🇽为 0.04—🔛🚡—基本等于瞎🇮🇸📏猜😓🇦🇿。这是一个几⏱乎无解的平🍅‼衡问题🥛。
这些基线🍊模型全都使用了远💇♂️多于中间训练😿模型的训练样本—🇷🇪—在每个基🤨准上，基线模📲🇦🇶型使用的🤝训练数据量约🐛为中间🐰🎏训练模🇬🇦型的6到25🤤倍➡🧩。2022年🇸🇹，TikTo🥀k登顶移动应用🕸下载榜，短视频❣🇸🇰吸走大量年轻用☄户，同时Met⏰🇸🇮a调整算法降低♓🛴新闻内容权重💴，导致Buzz👽Fee🍾🗾d流量与广告收入🔤🐭断崖式下跌😬。
这个比例还在🐈🥃上升，去年🚥🇲🇶 10 月是 🇳🇴👩🍳37%，升级到 ⌨🤘Gemin🍞👨🦲i 3 之💶后反而🐊涨到 56%🌦。它就像是🚚专门为数学😃考试突击训练🐩💆的应试技巧，只🌏🔒有在遇到🈷标准问🔓答题时，🥎🇧🇻模型才知道要👨👧👧列出步骤；一旦回👷♀️🏦到日常🅾🆓的随便闲聊或🐻者阅读普通文章时🚆，模型就🇭🇳🤮又被打回原形，🇬🇩🌌继续不假思索🔓🏧地往外吐字☪。
