استنتاج ستانفورد هذا مؤلم جدًا: الوزن المفتوح هو مجرد نقطة انطلاق، والحواجز البيانات هي الحصن المنيع.

فريق معالجة اللغة الطبيعية في ستانفورد على تويتر قال إن البيانات المستخدمة لتدريب الوكلاء المفتوحة حاليًا تُستخدم بشكل رئيسي في مرحلة ما بعد التدريب، خاصةً لنماذج مثل Qwen. قد تكون هذه النماذج قد تم تدريبها بالفعل على كميات هائلة من بيانات الوكلاء. ويعتقدون أن كمية بيانات الوكلاء اللازمة لتدريب نموذج مفتوح المصدر ممتاز من البداية تتجاوز بكثير حجم البيانات المطلوب فقط لإعادة التدريب باستخدام الأوزان المفتوحة، مما يبرز نقص بيانات الوكلاء في مرحلة ما قبل التدريب. المصدر: InFoQ