Поскольку технологические компании продолжают расширять границы искусственного интеллекта, ожидание языковой модели нового поколения Orion от OpenAI было очень велико. Однако последние сообщения свидетельствуют о том, что долгожданная модель Orion может не оправдать возложенных на нее надежд.
Согласно отчету The Information, модель Orion, которая должна была стать революционным скачком в развитии языковых моделей, может предложить лишь незначительный выигрыш по сравнению со своей предшественницей GPT-4. Это открытие вызвало беспокойство по поводу темпов прогресса в области ИИ и того, не достигла ли отрасль плато.
Компания OpenAI, известная своими новаторскими работами в области ИИ, была в авангарде разработки языковых моделей. Предыдущие модели компании, такие как GPT-3 и GPT-4, получили широкую известность благодаря своим впечатляющим возможностям в решении различных задач, включая обработку естественного языка, программирование и создание контента.
Модель Orion рассматривалась как следующее крупное достижение, обещающее превзойти GPT-4 в различных областях, включая задачи программирования. Однако в новом отчете говорится о том, что улучшения, предлагаемые Orion, могут ограничиваться языковыми возможностями, а в других областях значительных преимуществ практически не будет.
Кроме того, в отчете говорится, что модель Orion, как ожидается, будет более ресурсоемкой и потребует больше вычислительной мощности и ресурсов для работы в центрах обработки данных и обслуживания. Это может создать проблемы для компании, стремящейся сделать свои технологии ИИ более доступными и масштабируемыми.
Очевидный застой в развитии ИИ не ограничивается усилиями OpenAI. В отчете говорится, что медленный прогресс в области больших языковых моделей (LLM) — это тенденция, наблюдаемая во всей отрасли, что заставляет задуматься о том, не достигла ли эта область точки убывающей отдачи.
Для решения этой проблемы OpenAI, как сообщается, сформировала «Команду оснований» во главе с Ником Райдером для поиска новых источников высококачественных обучающих данных. Ограниченная доступность таких данных называется одним из ключевых факторов, способствующих замедлению темпов развития ИИ.
