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#OpenAI

今日 3 条
1月25日周一
1月5日周二
  1. OpenAI News80

    OpenAI 发布 CLIP:用自然语言连接文本与图像

    OpenAI 发布名为 CLIP 的神经网络,通过自然语言监督高效学习视觉概念。CLIP 只需提供待识别视觉类别的名称,即可应用于任意视觉分类基准,类似 GPT-2 和 GPT-3 的零样本能力。

    推荐理由:OpenAI 介绍 CLIP 用自然语言监督学习视觉概念,读者可了解零样本视觉分类的思路来源。

12月29日周二
9月22日周二
9月4日周五
7月9日周四
6月20日周六
6月17日周三
  1. OpenAI News60

    OpenAI 发布 Image GPT:用 Transformer 生成图像并做无监督分类

    OpenAI 发现,正如在语言上训练的大型 Transformer 能生成连贯文本,同一模型在像素序列上训练后也能生成连贯的图像补全与样本。研究还建立了样本质量与图像分类准确率之间的相关性,表明其最佳生成模型在无监督设定下所含特征可与顶级卷积网络竞争。

    推荐理由:原文给出用同一 Transformer 处理像素序列生成图像并做无监督分类的早期思路,可了解生成与表征学习的关联。

6月11日周四
5月28日周四
5月5日周二
  1. OpenAI News62

    OpenAI 分析:ImageNet 训练算力每 16 个月减半

    OpenAI 发布一项分析,指出自 2012 年以来,在 ImageNet 分类上训练达到同等性能的神经网络所需算力每 16 个月减少一半。与 2012 年相比,如今训练到 AlexNet 水平所需的算力减少了 44 倍,而同期摩尔定律带来的成本改善约为 11 倍。分析认为,在近期投入较高的 AI 任务上,算法进步带来的收益超过传统硬件效率提升。

    推荐理由:OpenAI 用 ImageNet 训练算力数据量化算法进步速度,可与摩尔定律对照理解 AI 效率来源。

4月30日周四
  1. OpenAI News62

    OpenAI 发布音乐生成神经网络 Jukebox

    OpenAI 推出 Jukebox,一个能生成音乐(包括初级人声)的神经网络,以原始音频形式输出,覆盖多种曲风和艺术家风格。OpenAI 同时公开了模型权重和代码,并提供用于试听生成样本的工具。

    推荐理由:OpenAI 公开 Jukebox 的模型权重与代码,读者可了解其生成原始音频音乐的能力边界。

4月16日周四
4月14日周二
1月30日周四
1月23日周四
12月13日周五
12月5日周四
12月3日周二
11月21日周四
11月5日周二
  1. OpenAI News78

    OpenAI 发布 GPT-2 1.5B 版本及模型权重

    OpenAI 发布 GPT-2 分阶段发布的最后一个版本,即参数量 1.5B 的最大版本,并公开代码与模型权重,以便检测 GPT-2 模型的输出。OpenAI 表示,尽管自 8 月以来已有更大的语言模型发布,仍按原定分阶段发布计划推进,为社区提供一个完整分阶段发布流程的测试案例。

    推荐理由:OpenAI 以分阶段发布收尾,公开 GPT-2 最大版本与权重,为后续强模型的负责任发布提供参照。

10月15日周二
  1. OpenAI News78

    OpenAI 用机械手解魔方:纯仿真训练加自动域随机化

    OpenAI 训练了一对神经网络,让类人机械手解开魔方。两个网络完全在仿真中训练,使用与 OpenAI Five 相同的强化学习代码,并搭配名为 Automatic Domain Randomization(ADR)的新技术。系统能应对训练中从未见过的情况,例如被毛绒长颈鹿戳碰,说明强化学习不只适用于虚拟任务,也能解决需要高灵巧度的物理世界问题。

    推荐理由:OpenAI 用仿真训练加自动域随机化让机械手解魔方,可了解强化学习迁移到物理操作任务的思路。

10月11日周五
9月19日周四
  1. OpenAI News62

    OpenAI 用人类偏好微调 774M 参数 GPT-2

    OpenAI 用人类反馈对 774M 参数的 GPT-2 语言模型进行微调,在多项任务上成功匹配外部人类标注者的偏好,尽管这些偏好并不总与 OpenAI 自身一致。在摘要任务中,标注者偏好直接从输入中整句复制的内容,模型因此学会了复制;摘要任务需要 6 万条人类标注,而按不同风格续写文本等更简单的任务只需 5 千条。OpenAI 表示其动机是让安全技术更接近“机器与人对话”这一通用任务。

    推荐理由:OpenAI 用人类反馈微调 GPT-2 的早期实验,展示了偏好数据如何让模型学会复制而非改写。

9月17日周二
  1. OpenAI News62

    OpenAI 在多智能体交互中观察到涌现式工具使用

    OpenAI 在模拟捉迷藏环境中训练智能体,观察到它们逐步学会使用更复杂的工具,并形成六种不同的策略与反策略,其中一些是该环境原本未设计支持的。OpenAI 认为,这种在简单环境中自监督涌现出的复杂性,说明多智能体共同适应未来可能产生极其复杂且智能的行为。

    推荐理由:OpenAI 在多智能体捉迷藏环境中观察到智能体自发形成六种策略与反策略,可了解涌现式工具使用的实验设定。

8月22日周四
8月20日周二
  1. OpenAI News80

    OpenAI 发布 774M 参数 GPT-2 模型

    OpenAI 发布 774M 参数的 GPT-2 语言模型,此前已先后发布 124M 小模型和 355M 中模型。OpenAI 同时发布一份开源法律协议,便于机构之间建立模型共享合作,并发布技术报告,介绍与更广泛 AI 研究社区协调发布规范的经验。

    推荐理由:OpenAI 分阶段开放 GPT-2 最大版本,并给出模型共享协议与协作发布经验,可观察大模型发布节奏与风险权衡。

8月1日周四
7月22日周一
  1. OpenAI News82

    微软向 OpenAI 投资 10 亿美元并达成合作

    微软向 OpenAI 投资 10 亿美元,支持其构建通用人工智能(AGI)并让经济收益广泛分布。双方将在 Microsoft Azure 上合作开发可扩展至 AGI 的硬件和软件平台,联合开发新的 Azure AI 超算技术,微软同时成为 OpenAI 的独家云服务商。

    推荐理由:微软以 10 亿美元投资 OpenAI 并成为其独家云服务商,读者可据此了解双方早期算力与平台合作框架。

7月10日周三
6月5日周三
5月23日周四
5月17日周五
4月25日周四
  1. OpenAI News62

    OpenAI 发布 MuseNet,可生成 4 分钟多乐器音乐

    OpenAI 发布 MuseNet,这是一个深度神经网络,能生成 4 分钟、包含 10 种乐器的音乐作品,并可融合从乡村到莫扎特再到披头士的多种风格。MuseNet 并未被显式编程音乐知识,而是通过学习预测数十万个 MIDI 文件中的下一个 token 来发现和声、节奏与风格规律。

    推荐理由:OpenAI 公开 MuseNet 的生成能力与训练方式,读者可了解其与 GPT-2 同源的技术路线。

4月23日周二
  1. OpenAI News62

    OpenAI 提出 Sparse Transformer,序列预测长度提升 30 倍

    OpenAI 开发了 Sparse Transformer,这是一种深度神经网络,在预测文本、图像或声音序列中下一个内容的任务上创下新纪录。它通过对注意力机制做算法改进,从比以往长 30 倍的序列中提取模式。

    推荐理由:OpenAI 用稀疏注意力把序列建模长度提升 30 倍,可了解长序列建模的早期技术路线。

4月15日周一
  1. OpenAI News80

    OpenAI Five 击败 Dota 2 世界冠军 OG

    OpenAI Five 成为首个在电竞游戏中击败世界冠军的 AI,本周末在 Finals 上连续两局战胜 Dota 2 世界冠军战队 OG。此前 OpenAI Five 与 DeepMind 的 AlphaStar 都曾在私下击败优秀职业选手,但在公开职业比赛中落败,这也是 AI 首次在直播中战胜电竞职业选手。

    推荐理由:OpenAI Five 在直播中击败 Dota 2 世界冠军 OG,可了解 AI 在电竞对抗中的里程碑节点。

3月26日周二
3月21日周四
3月13日周三