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OpenAI联合创始人:GPT-4性能在 “有限的数据量” 下面临挑战

OpenAI联合创始人:GPT-4性能在 “有限的数据量” 下面临挑战原标题:OpenAI联合创始人:GPT-4性能在 “有限的数据量” 下面临挑战

导读:

在浙江的某个温馨瞬间一位老爷爷细心地陪伴着老奶奶外出当两人遇到一块石板路时老爷爷担心老奶奶行走不便于是展现出了无尽的体贴与关爱他们相互扶持共同前行的划重点的对的性能进行了评估指...

在浙江的某个温馨瞬间,一位老爷爷细心地陪伴着老奶奶外出。当两人遇到一块石板路时,老爷爷担心老奶奶行走不便,于是展现出了无尽的体贴与关爱。他们相互扶持、共同前行的

OpenAI联合创始人:GPT-4性能在 “有限的数据量” 下面临挑战

划重点:

🔹 的 John Schulman 对 的性能进行了评估,指出其面临有限训练数据的挑战。

🔹 Schulman 提到了 GPT-4在不同类型的预训练数据上泛化的挑战,以及大型模型在使用较少数据量时的效率优势。

🔹 OpenAI CEO Sam Altman 的言论和公司对人工智能发展的雄心也是该报道的重要内容。

5月16日 消息:OpenAI 的联合创始人 John Schulman 近在 Dwarkesh Patel 的播客节目中分享了他对 GPT-4性能的见解,并提到了由于有限的练数据而可能面临的挑战。Schulman 在2022年11月 ChatGPT 的推出中扮演了重要角色。

被问及人工智能社区是否接近 “数据壁垒”,即记忆大量预训练数据的好处可能不会导致比 PT-4更智能的模型时,Schulman 承认在这方面确实存在一些挑战,但 OpenAI 和公司将不得不改变他们的训练方法以克服这些挑战。

他说:“由于有限的数据量,确实一些挑战,但我不指望我们会立即碰到数据壁垒。然而,随着我们接近数据壁垒,我计预训练的性质会有所改变。”

Schulman 还讨论了在不同类型的预训练数据上的泛化挑战如代码和语言推理,以及特定训练数据解锁的能力可能存在的限制。

他还表示,与 GPT - 等之前的模型相比,像 GPT-4这样的更大型号的模型更具 “样本效率”- 这意着这些更大的模型可以使用更少的数据进行训练达到相同水平的智能。

虽然他没有这里的扩展规律给出一个合理的解释,但他指出,增加的处理能力最终是这个结果的原。

Sam Altman 也表达了对人工通用智能(AGI)发展的强烈承诺,无论财务成本何。他对 AI 驱动的 iPhone 的愿景与公司对 AI 发展的雄心勃勃目标一致。

OpenAI 的创始人 John Schulman 对 GPT-4性能进行了评估,并指出其面临的挑战。同时,OpenAI 的 CEO Sam Altman 对公司的人工智能模型未的发展也表达了雄心勃勃的愿景,致力于实现人工通用智能(AGI)的目标。

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