团队通过训练模型解决大量数学和编码问题,让模型在后期强化过程中逐步提高对这些任务的解答能力。此外,人工评估员还会对模型在不同任务上的表现进行评分,以帮助模型在复杂问题上提供更准确的答案。 为了应对GPT改进放缓给基于训练的缩放定律带来的挑战,业界似乎正在将精力转向在初始训练之后改进模型,从而可能产生不同类型的缩放定律。由于高质量训练数据的减少以及计算成本的增加,OpenAI的研究人员不得不开始探讨是否有其他改进模型性能的方法。 Orion的进展放缓直接挑战了人工智能领域一直奉行的“缩放定律”,即在数据量和计算资源不断增加的前提下,模型性能将持续大幅度提升。

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详细信息
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