然而,随着模型复杂度的增加,训练和运行这些AI模型的成本也在急剧上升。例如,o1模型的推理成本是普通模型的六倍。 随着ChatGPT和其他人工智能产品的用户数量不断攀升,支撑这些产品的核心技术——大型语言模型(LLM)的进步速度却似乎放缓了。 为了应对GPT改进放缓给基于训练的缩放定律带来的挑战,业界似乎正在将精力转向在初始训练之后改进模型,从而可能产生不同类型的缩放定律。由于高质量训练数据的减少以及计算成本的增加,OpenAI的研究人员不得不开始探讨是否有其他改进模型性能的方法。

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