撞上数据墙?OpenAI模型提升速度放缓 着手调整开发策略

2025-01-21 16:43:09 6,434次浏览

  早在2020年,OpenAI就曾在一篇论文中提出Scaling law定律,意指大模型的最终性能主要与计算量、模型参数量和训练数据量三者的大小相关,而与模型的具体结构(层数/深度/宽度)基本无关。换言之,仅仅增加模型规模和训练数据,就能显著提升人工智能能力,而无需取得根本性的算法突破。   实际上,OpenAI已不是第一次遭遇“数据资源不足”的问题。此前已有媒体报道指出,在训练GPT-5时,OpenAI因文本数据不足,正在考虑使用YouTube公开视频转录出的文本。   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。

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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