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　　起原：华尔街见闻

　　OpenAI下一个旗舰模子“Orion”，其跳跃幅度远不如前两代旗舰模子，这径直挑战了东说念主工智能规模一直奉行的“缩放定律”。业界正在将元气心灵转向在运转考试之后改良模子。

　　跟着ChatGPT和其他东说念主工智能产物的用户数目按捺攀升，撑握这些产物的中枢时期——大型谈话模子（LLM）的跳跃速率却似乎放缓了。

　　据科技媒体The Information报说念，OpenAI斥地的下一个旗舰模子“Orion”，现在照旧完成20%的考试。尽管推崇已接近现存的GPT-4，但跳跃幅度却远不如前两代旗舰模子之间的飞跃。

　　该媒体还征引OpenAI 的又名职工称，Orion在谈话任务上推崇更好，但在编码等任务上可能不会优于以前的模子。另一位知情东说念主士示意，与最近发布的其他模子比较，OpenAI在其数据中心运行 Orion 的资本可能更高。

　　质地进展放缓，扩展法面对挑战

　　在当年几年中，LLM使用来自网站、竹素和其他起原的公开文本和其他数据进行预考试历程，这种门径诚然能在一定进程上缓解数据匮乏，但带来的质地擢升有限。

　　OpenAI的职工示意，Orion部分接受了东说念主工智能生成的数据考试，这些数据由其他OpenAI模子生成，包括GPT-4和最近发布的推理模子。关连词，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子同样。

　　与此雷同，其他一些AI公司也面对雷同的问题。Meta创举东说念主马克·扎克伯格和Databricks公司创举东说念主Ion Stoica齐指出，尽管AI时期在编码、复杂任务经管等方面不绝取得进展，但在知识判断和通用任务才气上，性能擢升已趋于平缓。

　　Orion的进展放缓径直挑战了东说念主工智能规模一直奉行的“缩放定律”，即在数据量和计较资源按捺增多的前提下，模子性能将握续大幅度擢升。

　　为了卤莽GPT改良放缓给基于考试的缩放定律带来的挑战，业界似乎正在将元气心灵转向在运转考试之后改良模子，从而可能产生不同类型的缩放定律。由于高质地考试数据的减少以及计较资本的增多，OpenAI的商议东说念主员不得不起初探讨是否有其他改良模子性能的门径。

　　举例，OpenAI正在将更多代码编写功能镶嵌其模子中，并试图斥地一种软件，不错吸收个东说念主计较机，通过彭胀点击、 光标迁徙等彭胀其他操作， 完成收罗浏览器看成或运用要领的任务。

　　OpenAI还树立了一个专诚团队，由之前端庄预考试的Nick Ryder劝诱，端庄探索怎么优化有限的考试数据和鼎新扩展法的运用，以保握模子改良的安详性。

　　团队通过考试模子经管大宗数学和编码问题，让模子在后期强化历程中逐渐提高对这些任务的解答才气。此外，东说念主工评估员还会对模子在不同任务上的推崇进行评分，以匡助模子在复杂问题上提供更准确的谜底。

　　纷乱计较资本带来的财务职守

　　关连词，跟着模子复杂度的增多，考试和运行这些AI模子的资本也在急剧上涨。举例，o1模子的推理资本是平庸模子的六倍。

　　即便如斯，扎克伯格、Sam Altman等东说念主齐曾示意，他们还莫得达到传统扩展法的极限。

　　这也许即是为什么OpenAI等公司依然在投资数十亿好意思元树立数据中心，但愿通过增多计较才气，从预考试模子中取得更多的性能擢升。

　　但OpenAI商议员Noam Brown在TEDAI大会上劝诫，斥地更为先进的模子可能将面对数百亿好意思元的腾贵用度，成为财务上的纷乱职守。

“毕竟，咱们果然要考试消耗数千亿好意思元或数万亿好意思元的模子吗？在某些时刻，扩展范式会崩溃。”

　　粗略在畴昔，OpenAI和其他AI公司齐需要不绝在考试数据和计较资源之间寻求均衡，探索如安在不增多纷乱财务职守的前提下，进一步优化模子性能。

　　风险辅导及免责要求

　　市集有风险，投资需严慎。本文不组成个东说念主投资提倡，也未接头到个别用户迥殊的投资办法、财务情状或需要。用户应试虑本文中的任何办法、不雅点或论断是否稳当其特定情状。据此投资，职责感奋。

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职责剪辑：陈钰嘉