大型语言模型（LLMs）的扩展历来是通过增加参数、数据和GPU使用量来实现的。然而，当前模型在这些方面正接近物理极限。未来的进步可能依赖于更高效的架构和新颖的训练技术，而非仅仅扩大现有方法。 AI
影响 未来大型语言模型（LLMs）的发展可能将重点从原始扩展转向架构创新和效率。
排序理由 文章讨论了当前大型语言模型（LLMs）扩展方法的理论极限，并推测了未来的方法，而非宣布新版本或产品。
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大型语言模型触及物理极限，未来模型或需新架构
报道来源 [1]
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Models Hit Physical Limits, So How Will More Powerful Models Arrive?
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