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。   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。   不仅如此,Orion的训练中涉及来自旧模型(例如GPT-4与一些推理模型)的AI生成数据,这可能导致其重现旧模型的一些行为。

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