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传统的大语言模型遵循一个相对简单的扩展逻辑:每一代模型的计算能力大约是前一代的 100 倍。正如 Altman 所说:“在过去的范式中,我们只做预训练,从 GPT-1 到 GPT-4,每个版本都大约是前一个版本的 100 倍计算能力,每次都会出现重大的新特性。”然而,这种简单的扩展策略似乎已经遇到了瓶颈。


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