中国工程院赵春江：通过人工反馈的强化学习可以增强大模型效率

北京商报讯（记者 陶凤 王柱力）4月23日，中国工程院院士赵春江在第三届琶洲算法大赛启动会上表示，自2022年Chat GPT出来后，大家非常关注大模型，其中也碰到很多困难和问题，例如应用强大的算法，消耗强大的算力，从海量的数据当中找到这种复杂的关联关系，GPT3得有1750亿的参数，训练的数据达到3000亿，现在训练GPT3需要128.7万度的电，在秋季一天Chat GPT每天消耗56万，大数据+大算力的发展模式正在面临很突出问题。

赵春江表示，对于大模型的未来发展，一是要想办法提高精度，基于反馈的强化学习对于提高模型算法的精度非常有意义，通过实践，大算力、大数据、大算法、大平台、大模型，通过人工反馈的强化学习可以增强模型的效率。