Компания OpenAI, разрабатывающая ИИ-модели, сталкивается с замедлением прироста производительности новых версий по сравнению с предыдущими. Это связано с исчерпанием высококачественных данных для обучения, что становится глобальной проблемой для всей отрасли.
OpenAI и другие компании теперь направляют усилия на разработку альтернативных подходов, включая создание синтетических данных и использование закрытой информации. Внимание также переключается на оптимизацию моделей после их первоначального обучения, что может привести к новым методам масштабирования.
Компании вводят различные стратегии, такие как разделение моделей на разные направления: серия О для сложных задач и серия GPT для общих задач коммуникации. Эти подходы направлены на поддержание высоких стандартов качества и аналитических возможностей.
Использование синтетических данных может угрожать качеству информации ИИ, что требует разработки механизмов фильтрации для исключения недостоверных данных. OpenAI также работает над собственным ИИ-чипом, что может усилить эффективность обработки и безопасности данных.
Илья Суцкевер отметил, что в постмасштабную эпоху ИИ необходимы новые открытия и чудеса. Альтернативные подходы, используемые в стартапах, могут изменить текущее развитие ИИ, мотивируя на поиск новых методов обучения и интеграции.
