Débat sur le Plateau de Performance de l'IA avec le Modèle Orion d'OpenAI
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Le dernier modèle d'IA d'OpenAI, Orion, montre une amélioration minimale par rapport à GPT-4, suggérant un ralentissement dans le progrès de l'IA générative. Cela remet en question les lois d'échelle de l'IA, qui supposent que plus de données et de puissance de calcul conduiront à des avancées significatives. Alors que le PDG d'OpenAI, Sam Altman, soutient ces lois, certains au sein de l'entreprise sont sceptiques, notant les gains limités d'Orion. Les facteurs contribuant à ce ralentissement incluent la rareté des données de formation de haute qualité et les défis computationnels, avec des prévisions que les données textuelles pourraient s'épuiser d'ici 2028. Les entreprises explorent les données synthétiques comme alternative, malgré ses difficultés. Des critiques comme Gary Marcus mettent en garde contre des rendements décroissants dans la recherche en IA, bien que certains restent optimistes quant à de futures percées. OpenAI, aux côtés d'Anthropic, enquête sur différentes stratégies, telles que l'amélioration des techniques d'inférence, pour améliorer la performance des modèles. Bien que le scepticisme persiste, de nombreux experts continuent d'endosser les lois d'échelle, mais cela pourrait changer si les résultats continuent de décevoir.Le futur modèle d'IA d'OpenAI, Orion, pourrait annoncer un ralentissement des progrès en intelligence artificielle, suscitant des débats sur un potentiel plafonnement de la performance de l'IA. Selon The Information, Orion montre moins d'amélioration par rapport à GPT-4 que les modèles précédents entre les versions, ce qui soulève des discussions sur les lois d'échelle de l'IA, suggérant que l'IA devient plus intelligente avec plus de données et de puissance de calcul. Le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a reconnu les défis liés à ces lois, car les données et la puissance de calcul deviennent plus difficiles à obtenir. Certains experts affirment que les développements en IA montrent des rendements décroissants, avec Ion Stoica de Databricks suggérant que les améliorations de performance actuelles s'équilibrent.
Ce sentiment se reflète dans l'observation selon laquelle les récents modèles d'IA ont montré des sauts de performance moins spectaculaires, malgré des investissements significatifs. Des critiques comme Gary Marcus soulignent les bénéfices décroissants de l'échelle, tandis que des personnalités comme Ilya Sutskever et Kevin Scott restent optimistes quant au potentiel futur de l'IA. Les stratégies pour améliorer la performance de l'IA pourraient davantage se concentrer sur des améliorations d'inférence, comme en témoigne la récente sortie d'OpenAI, qui a excellé dans des tâches complexes. Malgré les préoccupations, les leaders de l'industrie croient en grande partie aux lois d'échelle comme moteur principal des progrès de l'IA.
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