OpenAI 正在努力为新模型收集训练数据

OpenAI 的下一代人工智能模型似乎遇到了性能瓶颈。据报道，该公司的下一个大型模型--"猎户座"--在特定任务中的表现不如旧模型。

它在翻译、文本生成等基于语言的任务中似乎更具优势，但在编码等工作中却表现不佳。

据报道信息》（通过Gadgets360)，为新模型收集训练数据似乎存在问题。与 GPT-4 和 GPT-4o 相比，该机型在数据中心的运行成本也更高。

与 GPT-4 相比，GPT-3 在质量上的飞跃也较弱。据报道，OpenAI 已经成立了一个基础团队来解决训练数据的问题，但目前还不清楚他们能否及时为人工智能模型获取足够的数据，以便发布。

不只是 OpenAI 的性能回报微乎其微。其他竞争对手，如 Anthropic 和 Mistral，也只是在每次发布新版本时显示出迭代收益。建议的一种提高性能的方法是在发布后通过微调输出进一步训练模型，但这只是一种变通办法，并非永久性解决方案。