撞上数据墙?OpenAI模型提升速度放缓 着手调整开发策略

2025-01-12 12:24:11 5,348次浏览

  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。   不仅如此,Orion的训练中涉及来自旧模型(例如GPT-4与一些推理模型)的AI生成数据,这可能导致其重现旧模型的一些行为。   非营利研究机构Epoch AI在今年7月更新的一篇论文中指出,未来数年内,(原始)数据增长的速度将难以支撑AI大模型扩展发展的速度,在2026-2032年之间的某个时间点,数据存量将耗尽。

该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 撞上数据墙?OpenAI模型提升速度放缓 着手调整开发策略
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