Редактор Downcodes узнал, что хотя производительность флагманской модели нового поколения «Орион», разрабатываемой OpenAI, и улучшена, улучшение не так хорошо, как ожидалось, особенно с точки зрения надежности программирования. По сравнению с огромным скачком от GPT-3 к GPT-4 прогресс Orion кажется более медленным, что вызвало обеспокоенность отрасли по поводу скорости разработки моделей ИИ. В этой статье будут подробно рассмотрены проблемы, с которыми сталкивается OpenAI, и стратегии, которые они приняли для решения этой проблемы.
Недавно газета Information Daily сообщила, что флагманская модель нового поколения, разрабатываемая OpenAI, носит кодовое название «Орион». Хотя ее производительность превосходит существующие модели, по сравнению с крупными скачками в предыдущих моделях, прогресс, похоже, замедлился. Когда сотрудники протестировали эту новую модель, они обнаружили, что по сравнению с переходом от GPT-3 к GPT-4 улучшение Orion в некоторых областях не было очевидным, особенно в программировании, которое может быть ненадежным.
Чтобы решить эту проблему, OpenAI создала специальную команду, занимающуюся изучением стратегий дальнейшего совершенствования моделей, поскольку новых данных для обучения становится все меньше. Согласно отчету, эти новые стратегии включают использование синтетических данных, сгенерированных моделями искусственного интеллекта, для обучения Orion, а также проведение дополнительных работ по усовершенствованию после завершения обучения модели.
OpenAI не сразу ответила на запросы. Что касается предыдущих отчетов о флагманской модели, OpenAI заявила: «У нас нет планов выпускать модель под кодовым названием Orion в этом году».
Это означает, что, хотя OpenAI продолжает расширять границы технологий, улучшение моделей может со временем замедлиться. В области искусственного интеллекта важным вопросом стало то, как поддерживать технологический прогресс и инновации. Меры, принятые OpenAI, могут указать новые направления для будущей разработки моделей, но потребуется время, чтобы проверить, как добиться реальных прорывов.
Поскольку технологии продолжают развиваться, команда OpenAI также думает о более дальновидных стратегиях, которые позволят ей продолжать сохранять лидирующие позиции в будущих соревнованиях. Столкнувшись с технологическими узкими местами, крупным компаниям отрасли, возможно, придется пересмотреть свои стратегии развития, чтобы адаптироваться к меняющимся требованиям рынка.
Проблемы, с которыми сталкивается OpenAI, также отражают общие проблемы, с которыми сталкивается вся индустрия искусственного интеллекта в поисках технологических прорывов. Как сбалансировать улучшение производительности моделей с затратами на исследования и разработки, а также как справиться с узкими местами в данных, станут важными направлениями будущего развития ИИ. Редактор Downcodes продолжит следить за прогрессом OpenAI и публиковать новые отчеты по этой теме.