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<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gbk" /> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" /> <title>撞上数据墙？OpenAI模型提升速度放缓着手调整开发策略-企业新闻-人工智能实验室AiLab-中国人工智能网-Powered by AiLab.cn</title> <meta name="keywords" content="openai,ai模型,模型,orion,gpt,"/> <meta name="description" content="划重点01OpenAI的AI模型Orion在性能质量提升程度上远小于从GPT-3到GPT-4的飞跃，可能导致AI模型的改进速度放缓。02为此，OpenAI成立了一个“基础”团队，研究能让AI模型保持改进的新方法。03公司计划基于AI合成数据训练Orion，并在后期训练中对模型作出更多改进。04目前，OpenAI正在推进Orion的安全测试，计划于明年年初发布这一模型。05与此同时，OpenAI安全系统团队负责人翁 ..."/> <meta http-equiv="Cache-Control" content="no-transform"/> <meta http-equiv="Cache-Control" content="no-siteapp"/> <link rel="canonical" href="https://ailab.cn/20241110152828_1/"> <link href="https://ailab-static.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/metro/css/reset.css" rel="stylesheet" type="text/css" /> <link 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<p>04目前，OpenAI正在推进Orion的安全测试，计划于明年年初发布这一模型。<br/></p> <p>05与此同时，OpenAI安全系统团队负责人翁荔宣布将离开公司，探索新的领域。<br/></p> <p>以上内容由大模型生成，仅供参考<br/></p> <p><strong>《科创板日报》11月10日讯 </strong>高质量数据不够用，拖累AI模型改进速度OpenAI这位AI领头羊又遇到了难题。<br/></p> <p>一些测试过Orion的OpenAI员工发现，虽然Orion的性能超过了OpenAI现有的所有模型，但其<strong>性能质量提升程度远远小于从GPT-3到GPT-4的飞跃</strong>。这意味着，<strong>随着高质量数据趋于有限，AI模型的改进速度可能会放缓</strong>。<br/></p> <p>不仅如此，Orion的训练中涉及来自旧模型（例如GPT-4与一些推理模型）的AI生成数据，这可能导致其重现旧模型的一些行为。<br/></p> <p>为此，<strong>OpenAI成立了一个“基础”团队，以在高质量新数据供应减少的情况下，研究能让AI模型保持改进的新方法。据悉，公司计划基于AI合成数据训练Orion，并在后期训练中对模型作出更多改进</strong>。<br/></p> <p>目前，OpenAI正在推进Orion的安全测试，<strong>计划于明年年初发布这一模型</strong>，其可能会打破“GPT-X”的命名惯例，以反映模型开发的变化。<br/></p> <p>值得注意的是，OpenAI在今年收购了Chat.com域名，该域名已重定向至OpenAI的AI驱动聊天机器人ChatGPT。<br/></p> <p><strong>“撞上数据墙”</strong><br/></p> <p>早在2020年，OpenAI就曾在一篇论文中提出Scaling law定律，意指大模型的最终性能主要与计算量、模型参数量和训练数据量三者的大小相关，而与模型的具体结构（层数/深度/宽度）基本无关。换言之，仅仅增加模型规模和训练数据，就能显著提升人工智能能力，而无需取得根本性的算法突破。<br/></p> <p>AI界许多公司都一度将Scaling Law奉为圭臬，但如今，也有越来越多的质疑声出现。<br/></p> <p>Meta AI人工智能研究院(FAIR)研究员及高级经理田渊栋指出，“我画过一张图，一开始数据量越大，模型性能表现越好，但模型离人类越近就越难获得新的数据，模型就越来越难以改进，最后总会有些corner case（边角案例，即无法想到的或不常见的案例）解决不了，这是data driven（数据驱动）最大的问题。”<br/></p> <p>非营利研究机构Epoch AI在今年7月更新的一篇论文中指出，<strong>未来数年内，（原始）数据增长的速度将难以支撑AI大模型扩展发展的速度，在2026-2032年之间的某个时间点，数据存量将耗尽。</strong><br/></p> <p><img class="lazy" data-original="https://static.ailab.org/ailabimage/allimg/241110/dhtcc2z2_1.jpg" alt="撞上数据墙？OpenAI模型提升速度放缓着手调整开发策略"/> <br/></p> <p>实际上，OpenAI已不是第一次遭遇“数据资源不足”的问题。此前已有媒体报道指出，在训练GPT-5时，OpenAI因文本数据不足，正在考虑使用YouTube公开视频转录出的文本。<br/></p> <p>如今OpenAI再度碰上数据资源难题，甚至因此影响到了新模型进展。“但这代表‘天塌了，’”The Information这篇文章的作者之一Amir Efrati指出，OpenAI正在作出调整，或许将有新的Scaling Law取代旧Scaling Law。<br/></p> <p>值得一提的，当地时间11月9日，<strong>OpenAI安全系统团队负责人翁荔（Lilian Weng）宣布将离开已经工作了近7年的OpenAI</strong>。她公开分享了发给团队的离职信，但其中并未言明具体离职原因及未来职业去向，仅表示“是时候重新出发，探索新的领域了”。<br/></p> <p>（科创板日报）<br/></p>  <p style="padding-left:2em;display:none;"><a id="button_zanzhu_2" href="https://ailab.cn/zanzhu.html" target="blank">赞助本站</a> </p> </div> <div class="jh_76090">  </div> <div class="xg_rc"> <p class="p arckw" id="itag"> <strong>相关热词：</strong> <a class="itag-0" href="https://zhannei.baidu.com/cse/search?s=40303207690317848&ie=gbk&entry=1&q=openai" target="_blank" title="openai">openai</a> <a class="itag-1" href="https://zhannei.baidu.com/cse/search?s=40303207690317848&ie=gbk&entry=1&q=ai模型" target="_blank" title="ai模型">ai模型</a> <a class="itag-2" href="https://zhannei.baidu.com/cse/search?s=40303207690317848&ie=gbk&entry=1&q=模型" target="_blank" title="模型">模型</a> <a class="itag-3" href="https://zhannei.baidu.com/cse/search?s=40303207690317848&ie=gbk&entry=1&q=orion" target="_blank" title="orion">orion</a> <a class="itag-4" href="https://zhannei.baidu.com/cse/search?s=40303207690317848&ie=gbk&entry=1&q=gpt" target="_blank" title="gpt">gpt</a> </p> </div> </div> <div class="bk10"></div> </div> <div class="bk20"></div> <div class="x_g clear"> <div class="lef_s">上一篇：<a 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<li><a href="https://ailab.cn/20241206153762_1/" target="_blank">科瑞思：正在初步研究人形机器人领域空心线圈绕线机和空心杯电机项目</a></li> <li><a href="https://ailab.cn/20241212154024_1/" target="_blank">中国机器狗交付新加坡电网，开拓海外能源场景应用</a></li> <li><a href="https://ailab.cn/20250106154865_1/" target="_blank">机器狗有什么用？——技术和市场发展趋势</a></li> <li><a href="https://ailab.cn/20241208153794_1/" target="_blank">量产元年将至？人形机器人2025年展望：产业扩张期蕴藏哪些新机</a></li> <li><a href="https://ailab.cn/20250110155043_1/" target="_blank">马斯克最新采访：明年机器人产量增10倍，二季度自动驾驶比人类更安全</a></li> <li><a href="https://ailab.cn/20250121155287_1/" target="_blank">AI如何提供情绪价值？表情陪伴人形机器人</a></li> </ul> </div> <div class="box mt10"> <h5 class="title-2">热门排行</h5> <dl class="digg lmtj"> <dd> <a href="https://ailab.cn/20240925151450_1/" target="_blank" class="margin10_r" title="国产版达芬奇手术机器人价格跳水，是价格战要来了吗？"><img height="80" width="100" src="https://static.ailab.org/ailabcover/50/151450/151450_100_80.jpg" alt=""/></a> <a href="https://ailab.cn/20240925151450_1/" 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href="https://www.zhanhuigang.com/" target="_blank" title="展会港">推荐内容</a></h5> <ul class="content digg"> <li><a href="http://www.zhanhuigang.com/zhanhui-82549.html" target="_blank">2025第三十一届迪培思广州国际广告标识及LED展览会</a></li> <li><a href="http://www.zhanhuigang.com/zhanhui-84073.html" target="_blank">2025第十五届北京国际餐饮业供应链展览会</a></li> <li><a href="http://www.zhanhuigang.com/zhanhui-84074.html" target="_blank">2025第48届广州特许连锁加盟展览会、广州餐饮加盟展暨餐饮供应链展、联营合伙人品牌项目展（广州加盟展 GFE）</a></li> <li><a href="http://www.zhanhuigang.com/zhanhui-84182.html" target="_blank">2025第十五届北京国际酒店、餐饮及食品饮料博览会</a></li> <li><a href="http://www.zhanhuigang.com/zhanhui-84424.html" target="_blank">2025第五届中国（江西）农业机械及农业科技展览会</a></li> </ul> </div> </div>  </div>  <script type="text/javascript"> $(function() { $("img.lazy").lazyload({effect: "fadeIn"}); }); </script> <link href="https://ailab-static.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/kefu/kefu.css" rel="stylesheet"> <div id="floatTools" class="rides-cs" style="height:320px;"> <div class="floatL"> 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撞上数据墙？OpenAI模型提升速度放缓 着手调整开发策略-企业新闻-人工智能实验室AiLab-中国人工智能网-Powered by AiLab.cn

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