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。 在过去几年中,LLM使用来自网站、书籍和其他来源的公开文本和其他数据进行预训练过程,这种方法虽然能在一定程度上缓解数据匮乏,但带来的质量提升有限。 但OpenAI研究员Noam Brown在TEDAI大会上警告,开发更为先进的模型可能将面临数百亿美元的高昂费用,成为财务上的巨大负担。

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