撞上数据墙?OpenAI模型提升速度放缓 着手调整开发策略

2025-01-13 13:25:04 9,141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。”   AI界许多公司都一度将Scaling Law奉为圭臬,但如今,也有越来越多的质疑声出现。   高质量数据不够用,拖累AI模型改进速度——OpenAI这位AI领头羊又遇到了难题。

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2025-01-13 13:25:04 1,356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。”   AI界许多公司都一度将Scaling Law奉为圭臬,但如今,也有越来越多的质疑声出现。   高质量数据不够用,拖累AI模型改进速度——OpenAI这位AI领头羊又遇到了难题。

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详细信息
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  • 最后更新: 2025-01-13 13:25:04
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