媒体爆料:发现新一代大模型”没有那么大飞跃“,OpenAI已经改变策略

2025-01-01 11:48:10 9,204次浏览

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。 然而,随着模型复杂度的增加,训练和运行这些AI模型的成本也在急剧上升。例如,o1模型的推理成本是普通模型的六倍。 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。该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 媒体爆料:发现新一代大模型”没有那么大飞跃“,OpenAI已经改变策略
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