撞上数据墙?OpenAI模型提升速度放缓 着手调整开发策略

2025-01-24 08:02:02 1,798次浏览

  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。”   一些测试过Orion的OpenAI员工发现,虽然Orion的性能超过了OpenAI现有的所有模型,但其性能质量提升程度远远小于从GPT-3到GPT-4的飞跃。这意味着,随着高质量数据趋于有限,AI模型的改进速度可能会放缓。   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。

该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 /
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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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  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。”   一些测试过Orion的OpenAI员工发现,虽然Orion的性能超过了OpenAI现有的所有模型,但其性能质量提升程度远远小于从GPT-3到GPT-4的飞跃。这意味着,随着高质量数据趋于有限,AI模型的改进速度可能会放缓。   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。

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详细信息
  • 软件大小: 25.15MB
  • 最后更新: 2025-01-24 08:02:02
  • 最新版本: V4.2.5
  • 文件格式: apk
  • 应用分类:ios-Android XXNX 老帅中国
  • 使用语言: 中文
  • : 需要联网
  • 系统要求: 5.41以上
应用介绍
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