为了应对GPT改进放缓给基于训练的缩放定律带来的挑战,业界似乎正在将精力转向在初始训练之后改进模型,从而可能产生不同类型的缩放定律。由于高质量训练数据的减少以及计算成本的增加,OpenAI的研究人员不得不开始探讨是否有其他改进模型性能的方法。 或许在未来,OpenAI和其他AI公司都需要继续在训练数据和计算资源之间寻求平衡,探索如何在不增加巨大财务负担的前提下,进一步优化模型性能。 这也许就是为什么OpenAI等公司依然在投资数十亿美元建设数据中心,希望通过增加计算能力,从预训练模型中获得更多的性能提升。

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