训练大型神经网络的技巧
OpenAI 介绍训练大型神经网络所需的并行技术与工程实践。大型神经网络是近期许多 AI 进展的核心,但训练它们需要编排 GPU 集群来完成单一同步计算,是难度很高的工程与研究挑战。
OpenAI 介绍训练大型神经网络所需的并行技术与工程实践。大型神经网络是近期许多 AI 进展的核心,但训练它们需要编排 GPU 集群来完成单一同步计算,是难度很高的工程与研究挑战。
Cohere、OpenAI 和 AI21 Labs 共同制定了一套初步的大语言模型部署最佳实践,适用于任何开发或部署 LLM 的组织。
OpenAI Codex 现已通过 OpenAI API 为 70 个不同应用提供支持,覆盖多种使用场景。
OpenAI 更新 DALL·E 2 研究预览:早期用户已生成超过 300 万张图片,并帮助改进了安全流程。OpenAI 将开始从等待名单中每周新增最多 1,000 名用户。
OpenAI 宣布多项高管职务变更,称此次调整反映了公司近期进展,将助力团队保持势头、迈向下一批重大里程碑。
当一个度量指标成为优化目标时,它就不再是好的度量——这正是 OpenAI 在优化那些难以或高成本测量的目标时必须面对的 Goodhart 定律难题。
OpenAI 发布论文 Hierarchical text-conditional image generation with CLIP latents,介绍使用 CLIP latents 进行分层文本条件图像生成的方法。材料仅标题可用,正文未抓取到。
OpenAI 发布新版 GPT-3 和 Codex,新增编辑和插入能力,不再只支持对现有文本做补全。
推荐理由:OpenAI 官方宣布 GPT-3 和 Codex 不再只能补全文本,新增编辑与插入能力,读者可据此了解 API 能力边界的变化。
OpenAI 发布语言模型安全与滥用防范方面的最新思考,旨在帮助其他 AI 开发者应对已部署模型的安全与滥用问题。文章分享了相关经验教训与应对思路。
OpenAI 发布意向征集,邀请各方研究大语言模型的经济影响。该项目目前处于征集意向表达阶段,具体细节尚未公布。
OpenAI 构建了一个面向 Lean 的神经定理证明器,能解多种有挑战性的高中奥赛题,包括 AMC12 和 AIME 竞赛题,以及两道由 IMO 改编的题目。
OpenAI 训练出比 GPT-3 更能遵循用户意图、同时更真实且毒性更低的 InstructGPT 模型,采用其对齐研究开发、有人类参与闭环的训练技术。这些模型现已部署为 OpenAI API 的默认语言模型。
推荐理由:OpenAI 官方说明 InstructGPT 的对齐训练思路及其成为 API 默认模型的变化,可帮读者理解当时模型行为取向的调整。
OpenAI 宣布在 OpenAI API 中推出新的 embeddings 端点,用于自然语言和代码任务。该端点可支持语义搜索、聚类、主题建模和分类等应用场景。
OpenAI 发布题为 Text and code embeddings by contrastive pre-training 的文章,介绍通过对比预训练得到的文本与代码嵌入。原文抓取失败,仅标题可用,详情需查看 https://openai.com/index/text-and-code-embeddings-by-contrastive-pre-training。
OpenAI 微调 GPT-3 得到 WebGPT,借助文本式网页浏览器更准确地回答开放式问题。该方法旨在提升语言模型回答的事实准确性。
推荐理由:官方说明用文本浏览器微调 GPT-3 回答开放性问题的思路,读者可借此了解检索增强回答的早期做法。
OpenAI 宣布可为应用定制 GPT-3,通过一条命令即可完成微调。
OpenAI 宣布推出 OpenAI Residency 驻留项目,作为其支持和培养 AI 人才的一部分。
OpenAI 宣布其 API 取消候补名单,向更广泛的用户开放。OpenAI 表示这一更广泛的可获得性得益于安全方面的进展。
OpenAI 训练了一个求解小学数学应用题的系统,准确率接近微调 GPT-3 模型的两倍。在同一批测试题上,9-12 岁儿童小样本得分为 60%,该系统得分为 55%,约达到真实儿童解题量的 90%。
OpenAI 发布通过人类反馈扩展 AI 系统人类监督的研究,针对难以评估的任务训练书籍摘要模型。原文仅提供一句话摘要,未给出更多实验细节。
OpenAI 宣布任命 Helen Toner 进入其董事会。
OpenAI 宣布其自然语言转代码系统 Codex 的改进版本,即日起通过 API 以 private beta 形式发布。
推荐理由:原文给出 Codex 新版本的自然语言转代码能力及 API 私测入口,读者可据此判断早期接入方式。
OpenAI 发布开源的类 Python 编程语言 Triton 1.0,供编写神经网络 GPU 代码。没有 CUDA 经验的研究者也能写出高效 GPU 代码,多数情况下效率与专家产出相当。
推荐理由:原文说明无 CUDA 经验的研究者也能用它写出接近专家水平的 GPU 代码,可据此评估对研究工作流的影响。
OpenAI 发表论文《Evaluating large language models trained on code》,主题为评估基于代码训练的大语言模型。抓取仅获取到标题,正文内容不可用。
OpenAI 最新研究发现,通过在一个小规模精选数据集上进行微调,可以改善语言模型在特定行为价值观方面的表现。
前国会议员 Will Hurd 加入 OpenAI 董事会。OpenAI 表示,其开发造福全人类的通用人工智能的目标,需要在公共政策和技术两方面都具备专业能力,Hurd 的加入正是基于这一考量。
超过 300 款应用正通过 OpenAI 的 API 使用 GPT-3,为用户提供搜索、对话、文本补全等高级 AI 功能。
OpenAI 发现在 CLIP 中存在对同一概念产生响应的神经元,无论该概念以字面、符号或概念形式呈现。这一现象可能解释了 CLIP 在对概念的出人意料的视觉表现形式进行分类时的准确性,也是理解 CLIP 及类似模型所学习的关联与偏差的重要一步。
推荐理由:原文指出了 CLIP 中多模态神经元的存在及其对理解模型学习关联与偏差的意义。
OpenAI 将 Kubernetes 集群扩展到 7,500 个节点,构建了可扩展的基础设施。该基础设施支持 GPT-3、CLIP、DALL·E 等大模型的训练,也服务于神经语言模型 Scaling Laws 等小规模快速迭代研究。
OpenAI 发布神经网络 CLIP,可从自然语言监督中高效学习视觉概念。只需提供待识别视觉类别名称,即可应用于任何视觉分类基准,类似 GPT-2 和 GPT-3 的零样本能力。
推荐理由:OpenAI 官方介绍 CLIP 如何用自然语言监督学习视觉概念,零样本思路可与 GPT 系列对照理解。
OpenAI 训练了名为 DALL·E 的神经网络,可从文本描述生成图像,覆盖自然语言可表达的广泛概念。
推荐理由:原文说明 DALL·E 能根据自然语言文本描述生成图像,是文本生成图像方向的早期代表工作。
OpenAI 发布组织架构更新。原文称这一年公司在剧烈变化中实现了显著增长。
OpenAI 宣布将 GPT-3 授权给 Microsoft,供其用于自己的产品和服务。
推荐理由:官方一手宣布 GPT-3 授权给 Microsoft,读者可以据此了解当时大模型商业化的重要合作模式。
OpenAI 应用人类反馈的强化学习(RLHF)训练出在摘要任务上表现更好的语言模型。
第三届 OpenAI Scholars 学员在线上 Demo Day 展示了结业项目,呈现过去五个月的研究成果。
OpenAI 与 AIcrowd、卡内基梅隆大学及 DeepMind 合作,共同组织 NeurIPS 2020 的两项竞赛,分别基于 Procgen Benchmark 和 MineRL。
OpenAI 发布 Image GPT,将与语言模型相同架构的 Transformer 训练在像素序列上,可生成连贯的图像补全和样本。研究建立了生成样本质量与图像分类精度之间的相关性,其最佳生成模型在无监督设置下提取的特征可与顶级卷积网络竞争。
OpenAI 宣布发布一个 API,用于访问其开发的新 AI 模型。
推荐理由:这是 OpenAI 通过 API 开放自家新模型访问的官方发布,读者可以据此了解其模型的可用入口方式。
OpenAI 发布题为 Language Models are Few-Shot Learners 的论文,提出语言模型可作为少样本学习者。原文正文抓取失败,仅标题可用,更多细节以原文链接 https://openai.com/index/language-models-are-few-shot-learners 为准。
OpenAI 发布分析指出,自 2012 年以来在 ImageNet 分类上达到相同性能所需的训练算力每 16 个月减少一半。相比 2012 年,如今训练到 AlexNet 水平所需算力减少 44 倍,而 Moore's Law 同期只能带来 11 倍的成本改善。作者据此认为,在高投入的 AI 任务上,算法进步带来的收益已超过传统硬件效率提升。
推荐理由:原文量化了算法进步带来的算力节省速度,可与 Moore's Law 对比,帮助理解硬件与算法效率的真实差距。