OpenAI 通过训练一个1750亿参数的自回归语言模型,即 GPT-3,来测试这一假设,并测量它的上下文学习能力。具体来说,在 NLP 数据集上对 GPT-3 进行了评估,以及几个旨在测试快速适应训练集中不太可能直接包含的任务的新颖任务。对于每个任务,在3种条件下评估GPT-3的性能: ...
具体步骤OpenAI已在官方网页上给出，可参看文末链接2。当然，想要用更加强大的GPT-3，所需费用也会有些提升。微调后模型每1K token的费用，将比基础版高出50%。OpenAI技术人员在采访时表示：“我们开发此功能时，希望能够让没有AI研究背景的人也能使用它。不少网友也纷纷留言表示，自己用GPT-3写出了很多有意思...
硅星人的读者朋友们，应该对 GPT-3 完全不陌生了：它是由硅谷顶级 AI 基础研究机构 OpenAI 推出的超大规模语言生成模型，“-3” 也表示它已经是这个 GPT 系列的第三代了。它的训练参数量超过了1750亿，在当时惊为天人。虽然谷歌和智源等机构也在后来发布了各自的万亿参数量超大模型，GPT-3 仍然在大模型的领域占...
具体来说，OpenAI 对 GPT-3 进行了微调，以使用基于文本的网络浏览器更准确地回答开放式问题，这允许模型搜索和浏览网页。该模型原型复制了人类在线研究问题答案的方式，涉及提交搜索查询，跟踪链接，以及向上和向下滚动网页。模型经过训练后，它会引用信息源，这使得模型提供反馈更容易，从而提高事实的准确性。此外，该...
首先，在GPT-3系列中，最初的davinci (GPT-3)通过监督微调SFT和其变体FeedME进化为了text-davinci-001。这让后者在几乎全部任务上都获得了性能提升：更直观的表现如下图所示（“粉圈”为进化后的text-davinci-001）。接着，GPT开始进入3.5系列，在该系列早期阶段，先是最基础的code-davinci002采用同样的技术...
在凭借其 AI 图像生成器Dall-E 2主宰互联网数月之后,OpenAI 继续遍布每个人的社交媒体流,这要归功于 ChatGPT——使用 GPT-3 技术制作的聊天机器人。 它并不是最吸引人的名字,但 GPT-3 实际上成为了互联网上最著名的语言处理 AI 模型之一。 自发布以来,它已在学校被禁止,被微软用来彻底改变 Bing,完成法律...
近日，OpenAI训练了一个新系统，可解决小学数学题，称其提升了GPT-3的逻辑推理问题。自去年6月11日以来，OpenAI公布GPT-3语言模型，GPT-3成为OpenAI的旗舰语言生成算法，参数规模达1750亿，在文本生成上与人类写作相媲美。三个月后，OpenAI 又推出用于数学问题的 GPT-f，利用基于 Transformer 语言模型的生成能力进行...
这一过程让 GPT-3 的行为与特定人群（主要是 OpenAI 的标注者和研究人员）的既定偏好保持一致，而不是更广泛的「人类价值」概念。他们将得到的模型称为 InstructGPT。在面对同一指令（用几句话向一个 6 岁的孩子解释一下登月）时，InstructGPT 给出了如下的输出结果：研究者主要通过让标注者对测试集上的模型输出...
OpenAI 作为 ChatGPT、GPT-4 等大模型背后的公司，无疑被推上了风口浪尖。OpenAI 的 CEO Sam Altman 近期正在全球巡回演讲，旨在消除人们对人工智能的「恐惧」，并听取 OpenAI 产品的开发人员和用户的意见。据《Fortune》报道，5 月 Sam Altman 与一些开发人员和初创公司创始人闭门会面，并讲述了 OpenAI 的路线图...