主要观点总结
文章讨论了关于OpenAI及其大型语言模型（LLM）的发展争议。随着GPT提升速度的放缓，OpenAI改变了策略，引发了关于数据储量限制和训练数据匮乏的讨论。文章涵盖了OpenAI内部和外部的观点，包括著名研究科学家Noam Brown、知名博主@apples_jimmy以及数据科学家Yam Peleg等人的意见。同时，也讨论了Orion模型的情况以及AI行业对此的反应。
关键观点总结
关键观点1: OpenAI的GPT提升速度放缓，引发业界争议。
GPT是目前最先进的大型语言模型之一，其性能提升速度的放缓引起了业界的关注和讨论。
关键观点2: Orion模型的推出和其对现有模型的改进情况。
Orion是OpenAI开发的新模型，其性能相较于之前的GPT系列有所提升，但在某些任务上的提升幅度较小，引发了关于模型进步速度放缓的讨论。
关键观点3: 业界对LLM的进步速度和数据储量限制的看法。
随着LLM的进步，业界对其发展速度和数据储量限制产生了讨论。有人认为LLM的进步已经开始趋于平稳，而其他人则认为还有很大的发展空间。
关键观点4: 推理时间计算成为新的性能提升来源的可能性。
研究人员正在探索通过推理时间计算来提升模型的性能。这种方法为大型模型的扩展开辟了新的维度，并可能成为未来性能提升的重要来源。
关键观点5: 业界对OpenAI的期望和挑战。
虽然OpenAI在AI领域处于领先地位，但其仍面临着诸多挑战和竞争。业界对OpenAI的未来充满期待，同时也对其技术发展和商业化前景提出了挑战。
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夕小瑶科技说 分享
来源 | 机器之心 有研究预计，如果 LLM 保持现在的发展势头，预计在 2028 年左右，已有的数据储量将被全部利用完。届时，基于大数据的大模型的发展将可能放缓甚至陷入停滞。 来自论文 Will we run out of data? Limits of LLM scaling based on human-generated data 但似乎我们不必等到 2028 年了。昨天，The Information 发布了一篇独家报道《随着 GPT 提升减速，OpenAI 改变策略》，其中给出了一些颇具争议的观点： OpenAI 的下一代旗舰模型的质量提升幅度不及前两款旗舰模型之间的质量提升； AI 产业界正将重心转向在初始训练后再对模型进行提升； OpenAI 已成立一个基础团队来研究如何应对训练数据的匮乏。 文章发布后，热议不断。OpenAI 著名研究科学家 Noam Brown 直接表示了反对（虽然那篇文章中也引用了他的观点）。他表示 AI 的发展短期内并不
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