嘿，小伙伴们！最近关于OpenAI的下一代ChatGPT模型Orion，消息满天飞！据说年底要发布，但现在传闻它可能没那么“惊艳”了。

根据The Information的爆料，Orion模型相比GPT-4的提升，可能没那么大，甚至在某些方面，比如编码，可能还不如GPT-4。虽然在总结文档、写邮件这些方面，Orion表现不错。

嗯，从技术层面来说，这主要是因为训练数据不够给力了。想想看，现在收集高质量的训练数据，就像淘金一样，越来越难了。X、Facebook、YouTube这些网站的数据，都已经被“挖”了好几遍了。 找不出新的、更复杂的编码挑战，模型的训练进度自然就慢下来了。

这可不是小问题！想想看，现在的大语言模型参数，已经数万亿了，这得消耗多少能源啊！未来十年，能源、水资源的消耗，预计会增加六倍！所以，微软想重启核电站，AWS买发电厂，谷歌买核反应堆，这都是为了给AI数据中心供电。想想看，现在的电力基础设施，根本不够用！

这就像你玩游戏，升级武器需要材料，但材料越来越难找，升级速度就慢了。

OpenAI也意识到了这个问题，他们成立了一个“基础团队”，想办法解决训练数据不足的问题。比如，用Nvidia的Nemotron模型生成合成数据，或者在训练后优化模型性能。

总而言之，Orion虽然预计2025年左右发布，但能不能顺利运行，还得看电力供应能不能跟上。

说实话，科技感爆棚！但背后也隐藏着很多挑战。不知道你们是否也曾碰到过类似的技术困扰呢？非常期待在评论区看到你们分享自己的实践经验！