撞上数据墙?OpenAI模型提升速度放缓 着手调整开发策略

2025-01-12 09:41:50 5,990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。   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。   值得一提的,当地时间11月9日,OpenAI安全系统团队负责人翁荔(Lilian Weng)宣布将离开已经工作了近7年的OpenAI。她公开分享了发给团队的离职信,但其中并未言明具体离职原因及未来职业去向,仅表示“是时候重新出发,探索新的领域了”。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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  • 最后更新: 2025-01-12 09:41:50
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  • 应用分类:ios-Android 老鸡鸡网
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