OpenAI大改下代大模型方向，scaling law撞墙？AI社区炸锅了

OpenAI正在重新思考其开发Orion等大型语言模型的方法，认识到规模定律和数据稀缺的挑战。这种战略转变引发了AI社区对人工智能进展未来的讨论。文章深入探讨了这种战略转变的影响，包括对简单增加模型大小带来的收益递减的担忧，以及可能需要更具创新性的训练方法。它还涉及到整个行业对训练后模型改进的关注，以及强化学习和人类反馈的使用。这篇内容很重要，因为它表明了大型语言模型进展可能出现停滞，并引发了关于当前人工智能规模化实践的成本效益和可持续性的疑问。如果您对人工智能发展的不断变化和塑造语言模型未来的战略决策感兴趣，这篇文章提供了有价值的见解。- OpenAI正在转变策略，因为大型语言模型（LLM）的发展速度放缓。 - OpenAI的下一代旗舰模型Orion的质量提升幅度较小，可能不如之前的模型。 - OpenAI成立了一个基础团队来研究如何应对训练数据的匮乏。 - GPT的速度放缓原因之一是高质量文本和其他数据的供应量减少。 - OpenAI正在开发新技术来增强构建模型，包括将更多编程功能融入模型中。 - OpenAI研究人员正在通过强化学习和带有人类反馈的强化学习来改进LLM。 - OpenAI的推理模型o1可以与LLM相结合，提高响应质量。 - 一些投资者怀疑大语言模型的进步速度是否开始趋于平稳。