撞上数据墙?OpenAI模型提升速度放缓 着手调整开发策略

2024-12-29 07:21:25 7,457次浏览

  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。   高质量数据不够用,拖累AI模型改进速度——OpenAI这位AI领头羊又遇到了难题。   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。该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 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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