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OpenAI 的首席执行官 Sam Altman 在一次采访中强调了运用高质量数据来练习人工智能模型的重要性。他表明，无论是人类生成的数据仍是组成数据，高质量数据对 AI 体系至关重要。
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Altman 在 AI for Good Global Summit 的一次采访中提到了 AI 体系对高质量数据的需求。他以为，无论是来自人类仍是组成生成的低质量数据都会成为问题。Altman 表明:“我以为你需求的是高质量数据。有低质量的组成数据，也有低质量的人类数据。”
目前，OpenAI 现已具有足够的数据来练习 GPT-4之后的下一代模型，Altman 表明。公司正在尝试生成很多组成数据，以探究不同的 AI 练习办法。但是，要害问题在于 AI 体系如何能够用更少的数据学到更多，而不仅仅是发生很多组成数据进行练习。
Altman 以为，如果练习模型的最佳办法是 “生成类似于一千万亿符号的组成数据并将其反馈回去”，那将是 “十分奇怪的”。对于 Altman 来说，高效地从数据中学习是要害，他将核心问题描述为 “如何用更少的数据学到更多?” 他警告称，OpenAI 和其他公司仍需找到最适合练习日益强大的 AI 体系的数据和办法。
科学支撑 Altman 的观点，表明更好的数据会带来更好的 AI 功能。这也契合 OpenAI 最近斥资数亿美元从主要出版商那里获得练习数据的战略。网站网页打开速度慢不会的，在这个快速开展的范畴，寻觅适合练习 AI 体系的最佳数据和技能仍需求做出许多科学进展。