主要观点总结
OpenAI的下一代大语言模型Orion面临性能提升不如预期的问题。与GPT-4相比，Orion的质量提升有限，在某些任务上表现并不更可靠。训练高质量文本和其他数据的供应减少，增加了寻找好的训练数据的难度。此外，大语言模型的扩展定律可能放缓，增加的计算资源和财力投入可能无法带来相应的性能提升。尽管面临这些挑战，但OpenAI的研究人员认为AI的发展不会很快放缓，他们正在研究如何应对训练数据的匮乏和扩展定律的问题。同时，AI产业界正转向初始训练后的模型提升模式。
关键观点总结
关键观点1: Orion模型的性能提升未达到预期
与GPT-3到GPT-4的提升相比，Orion的质量提升有限，且在处理某些任务时表现不更可靠。
关键观点2: 训练数据供应减少和计算资源需求增加
训练高质量文本和其他数据的供应正在减少，导致找到好的训练数据变得更加困难。此外，未来的训练需要更多的计算资源、财力和电力。
关键观点3: 大语言模型的扩展定律可能放缓
随着模型规模的增加，每增加的资源带来的性能提升可能逐渐减少。这导致扩展定律可能放缓，即增加的计算资源和投入可能无法带来相应的性能提升。
关键观点4: AI产业界的应对策略
尽管面临挑战，但OpenAI的研究人员认为AI的发展不会很快放缓。他们正在研究如何应对训练数据的匮乏和扩展定律的问题，同时AI产业界正将重心转向初始训练后的模型提升模式。
文章预览
OpenAI 的下一代大语言模型「Orion」可能遭遇了前所未有的瓶颈。 据 The Information 报道，OpenAI 的内部员工称 Orion 模型的性能提升没有达到预期，与从 GPT-3 到 GPT-4 的升级相比，质量提升要「小得多」。 此外，他们还表示 Orion 在处理某些任务时并不比其前身 GPT-4 更可靠。尽管 Orion 在 语言技能 上更强，但在 编程方面 可能无法超越 GPT-4。 图源：WeeTech 关注 AI 第一新媒体，率先获取 AI 前沿资讯和洞察 报道指出，训练高质量文本和其他数据的供应正在减少，这使得找到好的训练数据变得更加困难，从而减缓了大语言模型（LLMs）在某些方面的发展。 不仅如此，未来的训练将更加耗费 计算资源、财力甚至电力 。这意味着开发和运行 Orion 以及后续大语言模型的成本和代价将变得更加昂贵。 OpenAI 的研究员诺姆·布朗（Noam Brown）最近在 TED AI 大会上就表示，
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