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北京市(东城区、西城区、崇文区、宣武区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区
房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区)
天津市(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、塘沽区、汉沽区、大港区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区)
石家庄市(长安区、桥东区、桥西区、新华区、郊区、井陉矿区)
唐山市( 路南区、路北区、古治区、开平区、新区)
秦皇岛(海港区、山海关区、北戴河区)
保定市(莲池区、竞秀区)
张家口市(桥东区、桥西区、宜化区、下花园区)
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承德市(双桥区、双滦区)
沧州市(新华区、运河区)
廊坊市(安次区、广阳区)
太原市(小店区、迎泽区、杏花岭区、尖草坪区、万柏林区、晋源区)
大同市(城区、矿区、南郊区、新荣区) evaelfie在线观看入口的科技先锋队:智能科技在evaelfie在线观看入口行业的运用靠谱推荐 evaelfie在线观看入口的科技先锋队:智能科技在evaelfie在线观看入口行业的运用靠谱推荐 是一部关于二战历史的沉重电影,它揭示了纳粹对犹太人的残酷迫害。影片中的黑白画面和沉郁的氛围让人感受到了那段历史的悲痛与沉重。
朔州市(朔城区、平鲁区)
包头市(东河区、昆都伦区、青山区、石拐矿区、白云矿区、九原区)
赤峰市(红山区、元宝山区、松山区)
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沈阳市(和平区、沈河区、大东区、皇姑区、苏家屯区、东陵区、新城子区、于洪区)
大连市(中山区、西岗区、沙河口区、甘井子区、旅顺口区、金州区)
长春市(南关区、宽城区、朝阳区、二道区、绿园区、双阳区)
辽源市(龙山区、 区)
松原市(宁江区)
昆山市、太仓市
哈尔滨市(道里区、南岗区、道外区、松北区、香坊区、阿城区、平房区、呼兰区)
大庆市(萨尔图区、龙凤区、让胡路区、红岗区、大同区)
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上海市(浦东新区、徐汇区、黄浦区、杨浦区、虹口区、闵行区、长宁区、普陀区、宝山区、静安区、闸北区、卢湾区、松江区、嘉定区、南汇区、金山区、青浦区、奉贤区)
南京市(玄武区、白下区、秦淮区、建邺区、下关区、浦口区、栖霞区、雨花台区、江宁区、区)
市(梁溪区、滨湖区、惠山区、新吴区、锡山区)
徐州市(鼓楼区、云龙区、贾汪区、泉山区、铜山区)
常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区、金坛区)
苏州市(虎丘区、吴中区、相城区、姑苏区、吴江区)
南通市(崇州区、港闸区、通州区)
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南昌市(东湖区、西湖区、青云谱区、湾里区、青山湖区、新建区)
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OpenAI 下一代模型遭遇重大瓶颈,前首席科学家透露新技术路线
OpenAI 的下一代大语言模型「Orion」可能遭遇了前所未有的瓶颈。
据 The Information 报道,OpenAI 的内部员工称 Orion 模型的性能提升没有达到预期,与从 GPT-3 到 GPT-4 的升级相比,质量提升要「小得多」。
此外,他们还表示 Orion 在处理某些任务时并不比其前身 GPT-4 更可靠。尽管 Orion 在语言技能上更强,但在编程方面可能无法超越 GPT-4。
▲图源:WeeTech
报道指出,训练高质量文本和其他数据的供应正在减少,这使得找到好的训练数据变得更加困难,从而减缓了大语言模型(LLMs)在某些方面的发展。
不仅如此,未来的训练将更加耗费计算资源、财力甚至电力。这意味着开发和运行 Orion 以及后续大语言模型的成本和代价将变得更加昂贵。
OpenAI 的研究员诺姆·布朗(Noam Brown)最近在 TED AI 大会上就表示,更先进的模型可能「在经济上不可行」:
我们真的要花费数千亿美元或数万亿美元训练模型吗? 在某个时候,扩展定律会崩溃。
对此,OpenAI 已经成立了一个由负责预训练的尼克·雷德(Nick Ryder)领导的基础团队,来研究如何应对训练数据的匮乏,以及大模型的扩展定律(scaling laws)将持续到什么时候。
▲Noam Brown
扩展定律(scaling laws)是人工智能领域的一个核心假设:只要有更多数据可供学习,并有更多的计算能力来促进训练过程,大语言模型就能继续以相同的速度提升性能。
简单来说,scaling laws 描述了投入(数据量、计算能力、模型大小)和产出之间的关系,即我们对大语言模型投入更多资源时,其性能提升的程度。
举例来讲,训练大语言模型就像在车间生产汽车。最初车间规模很小,只有几台机器和几个工人。这时,每增加一台机器或一个工人,都能显著提高产量,因为这些新增资源直接转化为生产能力的提升。
随着工厂规模的扩大,每增加一台机器或工人带来的产量提升开始减少。可能是因为管理变得更加复杂,或者工人之间的协调变得更加困难。
当工厂达到一定规模后,再增加机器和工人可能对产量的提升非常有限。这时,工厂可能已经接近土地、电力供应和物流等的极限,增加的投入不再能带来成比例的产出增加。
而 Orion 的困境就在于此。随着模型规模的增加(类似增加机器和工人),在初期和中期,模型的性能提升可能非常明显。但到了后期,即使继续增加模型大小或训练数据量,性能的提升也可能越来越小,这就是所谓的「撞墙」。
一篇近期发表在 arXiv 上的论文也表示,随着对公共人类文本数据需求的增长和现有数据量的有限性,预计到 2026 年至 2032 年之间,大语言模型的发展将耗尽现有的公共人类文本数据资源。
▲图源:arXiv
即使诺姆·布朗指出了未来模型训练的「经济问题」,但他还是对以上观点表示反对。他认为「人工智能的发展不会很快放缓」。
OpenAI 的研究人员也大都同意这种看法。他们认为,尽管模型的扩展定律可能放缓,但依靠优化推理时间和训练后改进,AI 的整体发展不会受到影响。
此外,Meta 的马克·扎克伯格、OpenAI 的山姆·奥特曼和其他 AI 开发商的首席执行官也公开表示,他们尚未达到传统扩展定律的极限,并且仍在开发昂贵的数据中心以提升预训练模型的性能。
▲Sam Altman(图源:Vanity Fair)
OpenAI 的产品副总裁彼得·韦林德(Peter Welinder)也在社媒上表示「人们低估了测试时计算的强大功能」。
测试时计算(TTC)是机器学习中的一个概念,它指的是在模型部署后,对新的输入数据进行推理或预测时所进行的计算。这与模型训练阶段的计算是分开的,训练阶段是指模型学习数据模式和做出预测的阶段。
在传统的机器学习模型中,一旦模型被训练好并部署,它通常不需要额外的计算来对新的数据实例做出预测。然而在某些更复杂的模型中,如某些类型的深度学习模型,可能需要在测试时(即推理时)进行额外的计算。
例如,OpenAI 所开发的「o1」模型就使用了这种推理模式。实际上,整个 AI 产业界正将重心转向在初始训练后再对模型进行提升的模式。
▲Peter Welinder(图源:Dagens industri)
对此,OpenAI 的联合创始人之一伊利亚·苏茨克弗(Ilya Sutskever)最近在接受路透社采访时承认,通过使用大量未标记数据来训练人工智能模型,以使其理解语言模式和结构的预训练阶段,其效果提升已趋于平稳。
伊利亚表示「2010 年代是扩展的时代,现在我们再次回到了探索和发现的时代」,并且指出「扩大正确的规模比以往任何时候都更加重要」。
Orion 预计将在 2025 年推出。OpenAI 将其命名为「Orion」而非「GPT-5」,这也许暗示着一场新的革命。虽然暂时受理论限制而「难产」,我们仍然期待着这个拥有新名字的「新生儿」能给 AI 大模型带来新的转机。
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