随着规模化趋势的推进，一些关键挑战可能会制约进一步的扩展：高质量网络数据的匮乏可能成为数据规模化的瓶颈，模型在更大规模下的行为可能变得愈发不可预测，且能力更强的模型也可能带来更大的风险。尽管各章节分别探讨了这些挑战的不同方面且可独立阅读，但它们共同服务于一个核心目标：突破规模化的瓶颈。最后，我们阐述了评估并缓解模型在下游应用中风险的方法，包括如何稳健地适应不同的下游数据分布，以及如何以可扩展的方式评估模型作为”工具使用智能体”（tool-use agents）在罕见但高风险场景下的表现。
随着规模化趋势的推进，一些关键挑战可能会制约进一步的扩展：高质量网络数据的匮乏可能成为数据规模化的瓶颈，模型在更大规模下的行为可能变得愈发不可预测，且能力更强的模型也可能带来更大的风险。尽管各章节分别探讨了这些挑战的不同方面且可独立阅读，但它们共同服务于一个核心目标：突破规模化的瓶颈。最后，我们阐述了评估并缓解模型在下游应用中风险的方法，包括如何稳健地适应不同的下游数据分布，以及如何以可扩展的方式评估模型作为”工具使用智能体”（tool-use agents）在罕见但高风险场景下的表现。