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炒股配资找配资i 媒体爆料：发现新一代大模型”没有那么大飞跃“，OpenAI已经改变策略
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随着ChatGPT和其他人工智能产品的用户数量不断攀升，支撑这些产品的核心技术——大型语言模型（LLM）的进步速度却似乎放缓了。
据科技媒体The Information报道，OpenAI开发的下一个旗舰模型“Orion”，目前已经完成20%的训练。尽管表现已接近现有的GPT-4，但进步幅度却远不如前两代旗舰模型之间的飞跃。
该媒体还援引OpenAI 的一名员工称，Orion在语言任务上表现更好，但在编码等任务上可能不会优于以前的模型。另一位知情人士表示，与最近发布的其他模型相比，OpenAI在其数据中心运行 Orion 的成本可能更高。
质量进展放缓，扩展法面临挑战在过去几年中，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。
OpenAI的员工表示，Orion部分接受了人工智能生成的数据训练，这些数据由其他OpenAI模型生成，包括GPT-4和最近发布的推理模型。然而，这种合成数据导致了一个新问题，即Orion最终可能会在某些方面与那些旧模型相似。
与此类似，其他一些AI公司也面临类似的问题。Meta创始人马克·扎克伯格和Databricks公司创始人Ion Stoica都指出，尽管AI技术在编码、复杂任务解决等方面继续取得进展，但在常识判断和通用任务能力上，性能提升已趋于缓慢。
Orion的进展放缓直接挑战了人工智能领域一直奉行的“缩放定律”，即在数据量和计算资源不断增加的前提下，模型性能将持续大幅度提升。
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。
例如，OpenAI正在将更多代码编写功能嵌入其模型中，并试图开发一种软件，可以接管个人计算机，通过执行点击、 光标移动等执行其他操作， 完成网络浏览器活动或应用程序的任务。
OpenAI还成立了一个专门团队，由之前负责预训练的Nick Ryder领导，负责探索如何优化有限的训练数据和调整扩展法的应用，以保持模型改进的稳定性。
团队通过训练模型解决大量数学和编码问题，让模型在后期强化过程中逐步提高对这些任务的解答能力。此外，人工评估员还会对模型在不同任务上的表现进行评分，以帮助模型在复杂问题上提供更准确的答案。
巨大计算成本带来的财务负担然而，随着模型复杂度的增加，训练和运行这些AI模型的成本也在急剧上升。例如，o1模型的推理成本是普通模型的六倍。
即便如此，扎克伯格、Sam Altman等人都曾表示，他们还没有达到传统扩展法的极限。
这也许就是为什么OpenAI等公司依然在投资数十亿美元建设数据中心，希望通过增加计算能力，从预训练模型中获得更多的性能提升。
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。
“毕竟，我们真的要训练花费数千亿美元或数万亿美元的模型吗？在某些时候，扩展范式会崩溃。”
或许在未来，OpenAI和其他AI公司都需要继续在训练数据和计算资源之间寻求平衡炒股配资找配资i，探索如何在不增加巨大财务负担的前提下，进一步优化模型性能。
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