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　　近日，据The Information报说念，OpenAI的下一代旗舰模子可能不会像前边几代居品那样带来深广的飞跃。新的模子大略无法像之前的模子那样瞩目。

　　据报说念，测试代号为Orion的新模子的职工发现，尽管新模子性能突出了OpenAI现存的模子，但高出进程并不如从GPT-3到GPT-4的高出那么大。

　　换句话说，OpenAI改造的速率似乎正在放缓。把柄一些里面职工的说法，在诸如编程这类的任务上Orion并不比之前的模子更可靠。OpenAI职工和盘问东说念主员默示，GPT研发速率放缓的原因之一是高质地文本和其他数据的供应量在束缚减少。

　　为了支吾这种情况，OpenAI建树了一个基础团队，以盘问如安在新测验数据束缚减少的情况下不竭改造模子。据报说念，这些新战略包括使用AI模子生成的合成数据对Orion进行测验，以及在测验后的进程中对模子进行更多改造。

　　咫尺，OpenAI并未修起磋磨音信的评述苦求。不外上个月OpenAI曾默示，“咱们本年莫得发布代号为Orion的模子的策划。”OpenAI下一代模子被曝质地提高不大

　　使用ChatGPT的用户数目正在飙升。不外，ChatGPT的底层模子的改造速率似乎正在放缓。

　　 OpenAI行将推出的旗舰模子Orion所濒临的挑战夸耀了OpenAI所濒临的长途。本年5月，OpenAI首席现实官奥特曼告诉职工，他瞻望正在测验的Orion可能会比一年前发布的上一款模子好得多。

　　据The Information近日征引知情东说念主士流露，奥特曼默示，尽管OpenAI只完成了Orion测验进程的20%，但就智能进程以及完成任务和回答问题的能力而言，它照旧与GPT-4相等。

　　然则，据一些使用或测试过Orion的OpenAI职工默示，诚然Orion的性能突出了之前的模子，但与OpenAI发布的临了两款模子GPT-3和GPT-4之间的飞跃比拟，质地的提高要小得多。

　　 OpenAI的一些盘问东说念主员合计，在处理某些任务方面，Orion并不比之前的模子更可靠。据The Information征引OpenAI的别称职工称，Orion在话语任务上发扬更好，但在编码等任务上可能不会胜过之前的模子。其中一位职工默示，与OpenAI最近发布的其他模子比拟，Orion在数据中心运转的资本可能更高。

　　 OpenAI盘问员Noam Brown上个月在TED AI会议上默示，开导更先进的模子在财务上可能不可行。

　　“毕竟，咱们真实要测验耗资数千亿好意思元或数万亿好意思元的模子吗？”Brown说。“在某个时候，膨胀范式(Scaling paradigm)就会崩溃。”高质地数据不及导致性能延缓

　　 Scaling laws是AI界限的一个中枢假定：惟一有更多的数据可供学习，以及零星的计较能力来促进测验进程，谣言语模子(LLM)就会不竭以筹商的速率改造。

　　扎克伯格、奥特曼等东说念主工智能开导商的首席现实官也公开默示，他们尚未涉及传统Scaling law的极限。

　　这便是为什么包括OpenAI在内的公司仍耗尽数十亿好意思元来建造推动的数据中心，以尽可能地从预测验模子中赢得性能提高。

　　诚然表面上咫尺的模子并莫得涉及Scaling law的极限，但是可供使用的数据开首却将近干涸了。

　　 OpenAI的职工和盘问东说念主员默示，GPT模子延缓的一个原因是高质地文本和其他数据的供应不及。谣言语模子需要在预测验时间处理这些数据，以领悟天下和不同想法之间的磋磨，从而处分撰写著述或处分编程失实等问题。

　　据The Information征引知情东说念主士默示，以前几年里，谣言语模子在预测验进程中使用了来自网站、书本和其他开首的公开文本和其他数据，但模子开导东说念主员基本上照旧把这类数据资源榨干了。

　　图片开首：视觉中国（000681）-VCG41N1309760279OpenAI的支吾之策：合成数据、强化学习

　　为了支吾这种情况，OpenAI建树了一个基础团队，以盘问如安在新测验数据束缚减少的情况下不竭改造模子。该团队由之前防御预测验的Nick Ryder诱骗。OpenAI默示，这个团队将盘问怎么支吾测验数据的匮乏，以及Scaling law还能适用多万古候。

　　据OpenAI的别称职工称，Orion的测验数据里有一部分是AI生成的合成数据。这些数据由GPT-4和最近发布的推理模子o1生成。然则，该职工默示，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相似。

　　软件公司Databricks的王人集首创东说念主兼董事长Ion Stoica默示，这种合成数据可能并不行匡助AI高出。

　　 Stoica说说念：“关于学问性问题，你不错说咫尺咱们看到的是大型话语模子性能都处于一个停滞气象。咱们需要更多的事实数据，合成数据匡助不大。”

　　除此以外，OpenAI的盘问者们在模子测验后阶段进行了零星的改造。比如，OpenAI选拔了强化学习枢纽，通过让模子从无数有正解的任务中学习(比如数学或编程问题)，以此来改造它们处理特定任务的表情。

　　同期，OpenAI还会请东说念主工评估员对预测验的模子在特定的编程或问题处分任务上进行测试，并对谜底进行评分。这有助于盘问者更正模子，以更好地支吾诸如写稿或编程等特定类型的苦求。这一枢纽，即带东说念主类反馈的强化学习，也有助于改造之前的AI模子。

　　 o1便是OpenAI使用这种改造时间得到的效果，o1模子在给出谜底前，会花更多时候来“念念考”谣言语模子在测验进程中处理的数据。这意味着，即使不合底层模子进行修改，惟一在回答用户问题时提供零星的计较资源，o1模子的修起质地就能握续提高。据知情东说念主士流露，要是OpenAI能够握续改造底层模子的质地，哪怕速率较慢，也能权贵提高推理效果。

　　“这为咱们提供了一个全新的膨胀维度，”Brown在TED AI大会上默示。盘问东说念主员不错通过将每次查询的资本从一分钱提高到十分钱来提高模子的反映质地。“

　　奥特曼不异强调了OpenAI推理模子的遑急性，这些模子不错与LLMs联结。

　　奥特曼在10月份一个面向摆布开导者的举止中默示：“我但愿推理功能能解锁咱们多年来期待完满的许多功能——举例，让这类模子有能力孝敬新的科学知识，匡助编写更复杂的代码。”

　　但两位知情职工默示，o1模子咫尺的价钱比非推理模子高出六倍，因此它莫得泛泛的客户群。

　　与此同期，o1模子的安全性也被好多东说念主诟病，《当然》杂志就曾默示，在评估进程中，他们发现o1就怕会遗漏枢纽安全信息，举例未强调爆炸危境或漠视不妥贴的化学品限制枢纽。

　　值得一提的是开云·kaiyun体育，OpenAI安全系统团队防御东说念主翁荔(Lilian Weng)近日也告示将离开照旧责任了近7年的OpenAI。