撞上数据墙?OpenAI模型提升速度放缓 着手调整开发策略

2025-01-23 13:43:12 3556次浏览

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  早在2020年,OpenAI就曾在一篇论文中提出Scaling law定律,意指大模型的最终性能主要与计算量、模型参数量和训练数据量三者的大小相关,而与模型的具体结构(层数/深度/宽度)基本无关。换言之,仅仅增加模型规模和训练数据,就能显著提升人工智能能力,而无需取得根本性的算法突破。   一些测试过Orion的OpenAI员工发现,虽然Orion的性能超过了OpenAI现有的所有模型,但其性能质量提升程度远远小于从GPT-3到GPT-4的飞跃。这意味着,随着高质量数据趋于有限,AI模型的改进速度可能会放缓。   值得注意的是,OpenAI在今年收购了Chat.com域名,该域名已重定向至OpenAI的AI驱动聊天机器人ChatGPT。

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  • 最后更新: 2025-01-23 13:43:12
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