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GPT-5難產(chǎn)引熱議:AI大模型發(fā)展遭遇瓶頸了嗎?

   時間:2024-12-24 15:29:29 來源:ITBEAR編輯:快訊團(tuán)隊 發(fā)表評論無障礙通道

在科技界的一次壯舉中,OpenAI于12月上旬至中旬連續(xù)舉辦了長達(dá)12天的發(fā)布會盛宴,每天推陳出新,為觀眾帶來了多項技術(shù)創(chuàng)新。這些創(chuàng)新包括增強(qiáng)版o1大模型、文生視頻大模型Sora Turbo、精簡版推理模型o3-mini,以及高級語音模式增強(qiáng)等。然而,這場科技盛宴卻未能激起預(yù)期中的熱烈反響,即便是多款全面升級的大模型和備受矚目的Sora Turbo,也未能引發(fā)廣泛討論,反而收獲了更多的批評而非贊譽(yù)。

問題的根源在于,盡管這些大模型在功能上有所提升,能夠完成更多任務(wù),但在本質(zhì)上并未帶來突破性的變革。用戶期待已久的GPT-5并未現(xiàn)身,而Sora Turbo也僅能生成最長20秒的1080P視頻,遠(yuǎn)低于其年初宣傳的2分鐘時長,這無疑讓眾多期待者感到失望。

自2023年3月GPT-4發(fā)布后,OpenAI便啟動了代號為“Orion”的GPT-5研發(fā)項目。然而,18個月過去了,GPT-5依然未能面世。面對這一困境,《華爾街日報》指出,OpenAI的AI項目費(fèi)用高昂,且成功前景不明朗。有人甚至質(zhì)疑,AI行業(yè)的發(fā)展是否已經(jīng)陷入了瓶頸。

OpenAI在研發(fā)過程中遭遇了重重困難。在針對Orion的首次實戰(zhàn)測試項目“Arrakis”中,研究人員發(fā)現(xiàn),更大規(guī)模的AI大模型訓(xùn)練所需時間極長,成本飆升。數(shù)據(jù)不足成為制約Orion進(jìn)展的關(guān)鍵因素。為了解決這個問題,OpenAI開始嘗試使用原創(chuàng)數(shù)據(jù),招聘人員編寫軟件代碼或解決數(shù)學(xué)問題以供Orion學(xué)習(xí)。然而,這一方案不僅延長了訓(xùn)練時間,還大幅提高了訓(xùn)練成本。

在感受到同行的壓力后,OpenAI于2024年初對Orion進(jìn)行了幾次小規(guī)模訓(xùn)練,并在5月到11月啟動了第二次大規(guī)模訓(xùn)練。然而,數(shù)據(jù)量太少、數(shù)據(jù)多樣化不足的問題依然存在。OpenAI CEO山姆·奧特曼曾表示,訓(xùn)練GPT-4的費(fèi)用大約是1億美元,而未來AI模型訓(xùn)練費(fèi)用將達(dá)到10億美元。然而,GPT-5數(shù)月的訓(xùn)練已經(jīng)耗費(fèi)了5億美元,卻未能取得理想效果。

除了數(shù)據(jù)和成本問題,OpenAI還面臨著外部競爭和人才流失的困境。隨著AI行業(yè)的火爆,對于人才的需求暴增,OpenAI成為了其他企業(yè)爭相挖角的對象。多位高層管理人員相繼離職,給公司的研發(fā)工作帶來了不小的打擊。同時,為了應(yīng)對來自對手的競爭,OpenAI不得不開拓更多賽道,如打造精簡版的GPT-4和文生視頻大模型Sora等。這些新項目導(dǎo)致內(nèi)部新品開發(fā)團(tuán)隊和Orion研究人員爭搶有限的資源。

面對困境,OpenAI并未放棄。他們嘗試通過賦予AI大模型思維能力的方法,規(guī)避數(shù)據(jù)量不足的問題。然而,蘋果研究員在論文中提出了異議,認(rèn)為AI大模型只能套用現(xiàn)有模式,不具備真正的推理能力。盡管如此,仍有其他大模型在某些測試中表現(xiàn)出了一定的思維能力,這或許為OpenAI提供了新的思路。

在數(shù)據(jù)方面,OpenAI認(rèn)為高質(zhì)量數(shù)據(jù)并未被完全用盡。容易采集的數(shù)據(jù)確實被用完了,但合作數(shù)據(jù)還有極大的挖掘空間。與開發(fā)者合作互換或購買數(shù)據(jù),同樣可以用于訓(xùn)練大模型。AI公司也在考慮使用AI生成的數(shù)據(jù)或?qū)σ延袛?shù)據(jù)進(jìn)行變換處理,用于訓(xùn)練AI大模型。然而,這一方案同樣需要大量資金。

在資金壓力下,OpenAI開始尋求盈利之路。他們推出了昂貴的付費(fèi)版AI大模型訂閱服務(wù),然而個人用戶數(shù)量有限,難以實現(xiàn)大規(guī)模盈利。因此,OpenAI開始將目光投向?qū)I(yè)應(yīng)用場景,試圖從企業(yè)身上賺錢。通過打造專業(yè)應(yīng)用場景,不僅可以降低數(shù)據(jù)和算力成本,還能夠更快地實現(xiàn)盈利。

盡管AI大模型的發(fā)展進(jìn)入了瓶頸期,但遠(yuǎn)未到達(dá)盡頭。AI企業(yè)獲取數(shù)據(jù)的成本飆升,對于算力的需求也更高。然而,只要盡快實現(xiàn)盈利,就能夠為AI行業(yè)的發(fā)展注入新的活力。隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場景的不斷拓展,我們有理由相信,AI行業(yè)將迎來更加美好的未來。

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