这下好了。

一万个小学生坐在教室里。

只有坐在第一排第一个的那个小学生，在那满头大汗地算题。

算完一步，把纸条递给后面的同学。

剩下的九千九百九十九个小学生干嘛？

全在那干瞪眼，嗑瓜子，聊天打屁！

因为前面的数据没传过来，他们根本没活干！

这就是openAI现在面临的最尴尬的局面。

他们坐拥全世界最牛的算力金矿。

结果却在用一把生锈的小铁锹，一点一点地挖土。

GpU的算力利用率，低得令人发指。

机器全在闲置，电费白交，模型跑得比蜗牛还慢。

这还不算最要命的。

更要命的是，这个单行道架构，脑容量太小了！

伊利亚他们把维基百科上海量的文章打包，一股脑地喂给模型。

希望模型能读懂这些知识。

结果呢？

这模型就像个狗熊掰棒子，掰一个丢一个。

读一两句短话，它还能应付。

比如你喂给它：“今天天气很好。”

它能记住。

但是，如果你喂给它一篇长达几千字的长文章。

等它吭哧吭哧读到文章最后一段的时候。

它早把第一段写的是什么忘得一干二净了！

前面的信息，在长长的序列传递中，全被稀释没了。

伊利亚看着屏幕上模型刚刚生成的测试文本，简直欲哭无泪。

他们刚给模型喂了一大段关于美国历史的资料。

讲的是美国首任总统华盛顿的一生。

喂完之后，伊利亚在对话框里输入了一句提示词，让模型接着往下写。

屏幕上的光标闪烁了几下。

模型慢吞吞地吐出了一行字：

“乔治·华盛顿是一个伟大的人，他带领军队打赢了战争，最后他变成了一只喜欢吃轮胎的猫。”

猫？

还吃轮胎？

！

伊利亚看到这句话，差点一口老血喷在屏幕上。

“这写的什么狗屎玩意儿！”

旁边的几个研究员凑过来看了一眼，一个个全捂住了脸。

没法看。

真的没法看。

这哪是人工智能，这简直就是个人工智障，而且还是脑干缺失那种。

长文本一进去，逻辑全乱套了。

主谓宾根本搭不上边。

“不行，还得改参数。”

一个研究员叹了口气，拖过键盘。

“咱们再加几层LStm网络试试吧，或者把记忆闸门调大一点？”

伊利亚烦躁地抓着头发。
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