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。”   AI界许多公司都一度将Scaling Law奉为圭臬,但如今,也有越来越多的质疑声出现。   目前,OpenAI正在推进Orion的安全测试,计划于明年年初发布这一模型,其可能会打破“GPT-X”的命名惯例,以反映模型开发的变化。

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