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: ...
正是基于GPT-3这样的里程碑式进展，OpenAI继续推进其发展蓝图，旨在探索和实现更高级别的AI智能。随着GPT-3.5的推出以及对未来GPT-4和GPT-5的规划，OpenAI正在一步步靠近其宏伟的目标：开发出能够执行任何智力任务的AGI，并在这一过程中，始终保持对AI安全性和道德性的高度重视。通过这些努力，OpenAI不仅在技术上取...
OpenAI 指出，这是因为原版 GPT-3 的训练语料数据来自全网，并且模型的设计功能就是根据现有单词预测下一单词，它的任务不是“根据用户的需要，安全地完成语言任务”。也即，原版的 GPT-3 模型并没有和用户“对齐”(align)。在新模型的训练中，OpenAI 采用了一种已经存在的训练技巧，从人类反馈中进行强化学习 (re...
刚刚OpenAI宣布，允许用户创建自定义版的GPT-3。而且步骤非常简单，只需一行命令就能实现！经过微调（fine-tuned），定制版的GPT-3在不同应用中的提升非常明显。OpenAI表示，它可以让不同应用的准确度能直接从83%提升到95%、错误率可降低50%。解小学数学题目的正确率也能提高2-4倍。这样一来，踩在巨人的肩膀上、...
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...
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...
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...
这些模型中的大多数都不向公众开放,但 OpenAI 已经开始在其测试过程中开放对 GPT-3 的访问,谷歌的 LaMDA 以有限的测试能力向选定的群体开放。 谷歌将其 Chatbot 分解为谈话、列表和想象,并提供其在这些领域的能力演示。你可以让它想象一个蛇统治世界的世界,让它生成学习骑独轮车的步骤列表,或者只是聊聊狗的想法。