撞上数据墙?OpenAI模型提升速度放缓 着手调整开发策略

2025-01-25 11:50:26 6,711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。   如今OpenAI再度碰上数据资源难题,甚至因此影响到了新模型进展。“但这代表‘天塌了,’”The Information这篇文章的作者之一Amir Efrati指出,OpenAI正在作出调整,或许将有新的Scaling Law取代旧Scaling Law。

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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