2024-11-14 15:31:25 编辑:nannan 来源:互联网
近日,据彭博社深度报道,人工智能领域的领头羊,包括OpenAI、谷歌及Anthropic等巨头公司,在推进AI模型研发的过程中,意外遭遇了“收益递减”的严峻挑战,正面临训练数据稀缺与成本飙升的双重困境。
据悉,OpenAI的最新研发成果——Orion模型,在处理编码任务上的表现并未如预期般超越GPT-4,显示出进步有限的尴尬局面。而谷歌即将面世的Gemini软件项目,同样遭遇了相似的难题,Anthropic公司更是无奈推迟了万众瞩目的Claude 3.5 Opus模型的发布日程。
业内专家分析指出,这一系列挑战的核心在于两大难题:一是难以获取“高质量且未被充分开发的人类生成训练数据”,二是新旧模型并行开发与运营所带来的高昂成本负担。长久以来,硅谷对于“更多计算能力、更丰富数据、更大模型规模将带来性能飞跃,甚至实现通用人工智能(AGI)”的乐观预期,或许正建立在不切实际的假设之上。
面对这一困境,各大企业正积极寻找破局之道。一方面,它们尝试在模型初步训练后,通过引入人类反馈来优化回答质量和语气,以期提升模型性能。另一方面,它们也在探索开发能够执行特定任务的AI工具(即“代理”),如自动预订机票、发送电子邮件等,以拓宽AI的应用场景。
对此,AI初创公司Hugging Face的首席伦理科学家Margaret Mitchell警告称:“AGI的泡沫正在破裂,我们需要重新审视训练方法,寻找新的路径,以确保AI模型能在各种任务中展现出卓越的性能。”这一观点得到了众多专家的共鸣。
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