即便如此,扎克伯格、Sam Altman等人都曾表示,他们还没有达到传统扩展法的极限。 “毕竟,我们真的要训练花费数千亿美元或数万亿美元的模型吗?在某些时候,扩展范式会崩溃。” 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。

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