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。
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。
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。
OpenAI 训练了一个大规模无监督语言模型,能够生成连贯的段落文本,在多项语言建模基准上取得当时最优表现。该模型无需针对特定任务训练,即可完成基础的阅读理解、机器翻译、问答和摘要任务。
推荐理由:OpenAI 公布一个无监督语言模型在多项语言任务上取得当时最优表现,可了解大模型早期路线。
OpenAI Five Benchmark 比赛已结束。该消息由 OpenAI 发布,正文未披露更多细节。
OpenAI 发布可逆生成模型 Glow,采用可逆 1x1 卷积,在简化此前可逆生成模型架构的同时支持生成高分辨率图像和高效采样,并能发现可用于操控数据属性的特征。OpenAI 同时开放该模型的代码和一个在线可视化工具,供人们探索并在此基础上继续开发。
推荐理由:OpenAI 介绍可逆生成模型 Glow 的架构简化思路,并开放代码与可视化工具供复现探索。
OpenAI 发布一类新的强化学习算法 Proximal Policy Optimization(PPO),其表现与当时最先进方法相当或更好,同时实现和调参都更简单。PPO 因易用且性能良好,已成为 OpenAI 的默认强化学习算法。
推荐理由:OpenAI 发布 PPO 强化学习算法,读者可了解它为何成为 OpenAI 默认算法及相比已有方法的简化之处。