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。 但OpenAI研究员Noam Brown在TEDAI大会上警告,开发更为先进的模型可能将面临数百亿美元的高昂费用,成为财务上的巨大负担。 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。

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