Ilya承認Scaling Law到頭了，Meta和谷歌尋找替代o1的方法

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原標題：Ilya承認Scaling Law到頭了，Meta和谷歌尋找替代o1的方法
關鍵字：模型,規模,測試,數據,團隊
文章來源：夕小瑤科技說
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夕小瑤科技說 原創作者 | 小鹿近期，全球科技界的目光都集中在OpenAI即將推出的下一代模型上，究竟會是o2還是GPT-5？
o2代表了全新的訓練范式，而GPT-5則代表了繼續Scaling Law的路線。
實際上，這個問題已經在11月份的時候，有Reddit網友向Altman提出過：
Altman最新談到OpenAI的動態時，與OpenAI尋求新路徑的努力是相呼應的–下一代技術不會是GPT的簡單迭代。
為什么不再是GPT-5了？首先，GPT系列模型，即生成式預訓練Transformer模型，其核心特點是依靠數據驅動的Scaling Law來推動性能的提升。
論文《Scaling Laws for Neural Language Models》提出語言建模性能隨著模型大小、數據集大小和用于訓練的計算量的增加而平穩提升。為了獲得最佳性能，這三個因素必須同時擴大。當不受其他兩個因素的限制時，經驗性能與每個單獨因素之間具有冪律關系。然而，隨著技術的不斷進步，這種依賴于數據量和模型規模增長的模式開始顯現出其局限性，優化和改進的速度逐漸放緩。
OpenAI的資深前合伙人，同時也是早期推動暴力

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