撞上数据墙?OpenAI模型提升速度放缓 着手调整开发策略

2025-01-23 00:24:52 3780次浏览

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  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。   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。

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详细信息
  • 软件大小: 98.41MB
  • 最后更新: 2025-01-23 00:24:52
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  • 使用语言: 中文
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