撞上数据墙?OpenAI模型提升速度放缓 着手调整开发策略

2025-01-04 18:13:35 7,857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。   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。”   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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