為了應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)瓶頸,一種選擇是獲取非公開(kāi)數(shù)據(jù),如WhatsApp消息或YouTube視頻轉(zhuǎn)錄。另一種選擇可能是專注于快速增長(zhǎng)的專業(yè)數(shù)據(jù)集,如天文或基因組數(shù)據(jù)。此外,還可以通過(guò)生成合成數(shù)據(jù)來(lái)補(bǔ)充現(xiàn)有數(shù)據(jù)。一些公司每天生成大量合成數(shù)據(jù),與當(dāng)前的人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模相當(dāng)。
另一種策略是放棄“越大越好”的概念,追求更高效、更小的模型。研究表明,由于算法改進(jìn),每8個(gè)月左右,一個(gè)語(yǔ)言模型實(shí)現(xiàn)相同性能所需的計(jì)算能力就會(huì)減少一半。此外,讓人工智能模型多次重讀訓(xùn)練數(shù)據(jù)集也可以提高性能。未來(lái),人工智能可能通過(guò)自我反思取得進(jìn)步,結(jié)合自我思考和與現(xiàn)實(shí)世界的互動(dòng)推動(dòng)技術(shù)發(fā)展。
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