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 10:51:50 9,201次浏览

  Meta AI人工智能研究院(FAIR)研究员及高级经理田渊栋指出,“我画过一张图,一开始数据量越大,模型性能表现越好,但模型离人类越近就越难获得新的数据,模型就越来越难以改进,最后总会有些corner case(边角案例,即无法想到的或不常见的案例)解决不了,这是data driven(数据驱动)最大的问题。”   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。   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。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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