V nadaljevanju preberite: 

Izboljševanje generativnih modelov umetne inteligence je doslej potekalo pretežno s povečevanjem količine vhodnih podatkov za urjenje in rastjo samih modelov, torej več parametri. Sprva je bil napredek linearen, pri velikih modelih pa so izboljšave ob širjenju števila parametrov čedalje manj očitne, kar vzbuja dvom o tem načinu razvoja in kliče po premisleku o kvalitativno drugačnem pristopu v prihodnosti. Praktični problem pa postaja količina gradiva.