主要观点总结
文章主要讨论了OpenAI的大模型Scaling Law遇到的挑战和争议，以及Orion模型的改进情况。文章提到GPT系列模型改进缓慢，OpenAI正在转变策略，探索新的方法提升模型性能。关于Scaling Law的争论和质疑也在文章中被提及。
关键观点总结
关键观点1: OpenAI的大模型Scaling Law遭遇质疑和挑战
随着GPT系列模型的改进速度放缓，人们开始质疑Scaling Law的有效性。一些人认为，高质量文本数据和其他数据供应的减少是GPT发展放缓的原因之一。
关键观点2: Orion模型的改进情况和挑战
Orion作为OpenAI的下一代旗舰模型，在性能提升上相较于GPT-3和GPT-4的进步要小得多。同时，Orion的运行成本可能比之前的模型更高，而且在某些任务上的表现并不稳定。
关键观点3: 业界对训练后模型的改进和新的训练方向
为了应对GPT改进放缓的问题，业界开始转向改进训练后的模型。一些公司正在开发能够处理多步任务的人工智能智能体，并尝试通过强化学习和人类反馈来提升模型性能。
关键观点4: OpenAI的策略调整和面临的挑战
OpenAI正在组建基础团队，探索如何应对训练数据短缺问题以及Scaling Law的持续时间。同时，OpenAI正在开发新的推理模型，尝试通过改进模型处理特定任务的方式，来提升模型在后训练过程中的表现。
文章预览
怎么回事，大模型Scaling Law也撞墙了？ 几天前，Sam Altman在YC独家专访中大胆预言，2025年AGI降临，并期待在同年要一个孩子。 没想到，The Information紧接着的一份独家爆料，直接打脸Altman： GPT系列模型改进缓慢，OpenAI正在转变策略，另谋出路。 据称，下一代旗舰模型Orion并不像前代实现巨大的飞跃，虽然性能会超越OpenAI现有模型，但相较于从GPT-3到GPT-4的迭代，改进幅度要小得多。 不仅如此，这种提升也基本局限在了语言能力上——Orion的代码能力甚至不如旧模型，但成本却更高。 这篇文章直击OpenAI痛点，提出Scaling Law逐渐放缓，原因之一是高质量文本数据越来越少。 为此，OpenAI成立专门的基础团队，去研究如何解决训练数据匮乏问题改进模型，以及Scaling Law还能适用多久。 一时间，全网掀起了热议——对LLM能否通向AGI的质疑声此起彼伏。 向来都在
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