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 19:35:50 4638次浏览

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  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。”   不仅如此,Orion的训练中涉及来自旧模型(例如GPT-4与一些推理模型)的AI生成数据,这可能导致其重现旧模型的一些行为。   非营利研究机构Epoch AI在今年7月更新的一篇论文中指出,未来数年内,(原始)数据增长的速度将难以支撑AI大模型扩展发展的速度,在2026-2032年之间的某个时间点,数据存量将耗尽。

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  • 最新版本: V2.5.8
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