OpenAI 发布改进版 Codex,通过 API 开放私测
OpenAI 发布改进版 Codex,这是其将自然语言转换为代码的 AI 系统。该版本从今天起通过 API 以私测形式开放。
推荐理由:OpenAI 官方公布 Codex 改进版本并开放 API 私测,读者可了解自然语言转代码能力的接入方式。
OpenAI 发布改进版 Codex,这是其将自然语言转换为代码的 AI 系统。该版本从今天起通过 API 以私测形式开放。
推荐理由:OpenAI 官方公布 Codex 改进版本并开放 API 私测,读者可了解自然语言转代码能力的接入方式。
OpenAI 发布 Triton 1.0,这是一门开源的类 Python 编程语言,让没有 CUDA 经验的研究者也能编写高效的 GPU 代码,多数情况下能达到专家水平。
推荐理由:OpenAI 开源 Triton 1.0,让没有 CUDA 经验的研究者也能写出接近专家水平的 GPU 代码。
Hugging Face Hub 现已集成 spaCy,用户可通过一条命令上传任意 spaCy pipeline 包,自动生成模型卡和元数据。spaCy 官方组织已上线 60 多个来自 3.1 版本的 canonical 模型,Inference API 开箱支持 NER,并可通过 pip install 直接安装使用。
Hugging Face 发布面向 Amazon SageMaker 的 Inference DLC 与 Inference Toolkit,只需在 HuggingFaceModel 后加一行 .deploy() 即可部署模型,也可直接选用 Model Hub 上 10,000+ 公开模型。
Hugging Face Hub 现已集成 Sentence Transformers 框架,并随 Sentence Transformers v2 发布上线 90 多个预训练模型,覆盖 100 多种语言。
Gradio 2.0 发布,可用一行代码为 Hugging Face 模型加载 GUI,默认调用 Hugging Face 托管的 Inference API,也可本地运行 transformers。该版本支持把多个模型并联对比或串联组合,例如用 3 行代码搭建翻译并摘要芬兰语新闻的应用,安装方式为 pip install gradio。
推荐理由:原文给出 Gradio 2.0 一行代码加载 Hugging Face 模型并串联、并联组合的方式,读者可据此判断搭建模型演示的成本变化。
Hugging Face 发布 Accelerate 库,面向希望完全掌控训练循环、又不愿编写分布式训练和混合精度样板代码的 PyTorch 用户。只需在标准训练脚本中加入约五行代码,即可在单机多卡、多节点、TPU 等分布式环境以及有无混合精度的情况下运行,并自动处理设备放置。
推荐理由:官方给出五处代码改动即可切换分布式与混合精度的具体做法,便于评估对现有 PyTorch 训练脚本的改造成本。
OpenAI 发布 API,用于访问 OpenAI 开发的新 AI 模型。
推荐理由:OpenAI 官方发布 API,读者可了解其模型首次以接口形式对外开放这一节点。
OpenAI 推出 Microscope,一个收录八个视觉"模式生物"模型中每个重要层与神经元可视化的工具集。它让研究者更易分析这些神经网络内部形成的特征,以推动对复杂系统的理解。
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。
OpenAI 发布强化学习游戏平台 Gym Retro 的完整版,公开游戏数量从约 70 款 Atari 游戏和 30 款 Sega 游戏扩展到覆盖多种模拟器的 1000 多款游戏。同时发布的还有用于向该平台添加新游戏的工具。
推荐理由:OpenAI 把强化学习游戏平台从约百款扩展到 1000 多款,并公开添加新游戏的工具,可据此判断其覆盖范围与可扩展性。
OpenAI 发布 Universe,一个用于衡量和训练 AI 通用智能的软件平台,覆盖全球范围内的游戏、网站及其他应用。
推荐理由:OpenAI 发布 Universe 平台,读者可了解其用游戏与网站训练和衡量 AI 通用智能的定位。
OpenAI 发布 OpenAI Gym 公测版,这是一个用于开发和对比强化学习(RL)算法的工具包。它包含一套持续扩充的环境(从模拟机器人到 Atari 游戏),以及一个用于对比和复现结果的站点。
推荐理由:OpenAI 公开了强化学习算法开发与对比工具包的测试版,读者可了解其环境套件与结果复现入口。