OpenAI 的 AI 安全方針
OpenAI 指出,確保 AI 系統能安全地建構、部署及使用,對其使命至關重要。
OpenAI 指出,確保 AI 系統能安全地建構、部署及使用,對其使命至關重要。
OpenAI 公佈 3 月 20 日 ChatGPT 故障的調查結果、已採取的行動,以及相關 bug 的技術細節。
OpenAI 為 ChatGPT 加入初步插件支援,插件可協助 ChatGPT 存取最新資訊、執行計算或使用第三方服務。插件是專為語言模型設計、以安全為核心原則的工具。
推薦理由:ChatGPT 初步支援以安全為核心原則的插件,涵蓋最新資訊、計算及第三方服務,呈現模型透過外部工具擴展能力的方式。
Khan Academy 在一項有限範圍的試點計劃中,探索 GPT-4 為課堂虛擬教育提供支援的潛力。
Stripe 利用 GPT-4 簡化使用者體驗並打擊欺詐。
Be My Eyes 使用 GPT-4 推動視覺無障礙體驗轉型。
冰島正利用 GPT-4 保存冰島語。
OpenAI 發佈 GPT-4,這是一款可接收圖像和文字輸入、輸出文字的大型多模態模型。它在多項專業及學術基準上達到人類水平表現,但在許多真實場景中的能力仍不及人類。
推薦理由:材料同時交代 GPT-4 的圖像與文字輸入、文字輸出形式,以及基準表現和真實場景能力的差異,可幫助讀者把握其能力描述的範圍。
OpenAI 的使命是確保通用人工智能(AGI)造福全人類;文中將 AGI 描述為普遍比人類更聰明的 AI 系統。
OpenAI 正闡明 ChatGPT 的行為如何形成,並説明改善其行為的計劃。計劃亦包括讓用户有更多自訂空間,並增加公眾參與相關決策的機會。
《AI for Game Development》第 5 篇示範以 ChatGPT 為農場遊戲生成故事摘要、遊戲內故事及商店物品描述,並透過多輪對話修訂內容。初稿與 Stardew Valley 的故事極為相似,長篇生成亦出現質素下降和重複。文章提醒直接採用生成內容可能帶來法律、倫理及商業風險,建議以 AI 協助構思,並由人手撰寫定稿。
OpenAI 推出 ChatGPT 的試行訂閲計劃 ChatGPT Plus。ChatGPT 是一款對話式 AI,可與用户交談、回答後續問題,並質疑錯誤假設。
OpenAI 推出一款經訓練、用於區分 AI 撰寫文字與人類撰寫文字的分類器。
Hugging Face Blog 梳理對話智能體的訓練方法,涵蓋 IFT、SFT、RLHF 和 CoT。文中指出,IFT 所需指令數據僅為數百例量級,SFT 以人工標註改善有用性和安全性,RLHF 則根據人類偏好訓練獎勵模型,再用強化學習訓練對話智能體。
推薦理由:文章把 IFT、SFT、RLHF 與 CoT 放在對話智能體訓練脈絡中梳理,並比較多個系統的訓練資料和評估方向,呈現各方法的分工。
OpenAI 宣佈與 Microsoft 延長合作夥伴關係。
OpenAI 使用 GPT-3,從客户意見中快速提供細緻洞察。
OpenAI 使用 GPT-3 創作新一代由 AI 驅動的角色。
OpenAI 宣佈推出一款全新的嵌入向量模型,並稱這款模型能力顯著提升、成本效益更高,也更簡單易用。
OpenAI 介紹了名為 ChatGPT 的對話模型,該模型以對話方式與用户互動。對話格式使 ChatGPT 能回答追問、承認錯誤、質疑不正確前提,並拒絕不當請求。
推薦理由:原文把追問、承認錯誤、質疑錯誤前提及拒絕不當請求列為對話格式支持的行為,具體呈現 ChatGPT 的互動設計。
OpenAI 宣佈 DALL·E API 開放公測,開發者可開始用它構建應用。
推薦理由:公告交代 DALL·E API 已開放公測及開發者可開始構建應用,呈現了這次開放對應的對象與實際用途。
Hugging Face Blog 提供使用 🤗 Transformers 為多語言 ASR 資料集微調 Whisper 的逐步指南,涵蓋資料準備、訓練與評估。
推薦理由:文章將 Whisper 多語言微調拆解為資料準備、特徵處理、訓練評估與示範流程,並以印地語資料展示從預處理到模型分享的可複用實作路徑。
OpenAI 宣佈 DALL·E 不再設候補名單,新用户可立即開始創作。OpenAI 表示,部署過程累積的經驗及安全系統改進,讓服務得以擴大開放。
推薦理由:DALL·E 取消候補名單後,新用户可立即開始創作;OpenAI 同時交代擴大開放所依據的部署經驗與安全系統改進。
OpenAI 宣佈將其訓練的神經網絡 Whisper 開源。Whisper 在英語語音識別上的穩健性與準確度接近人類水平。
推薦理由:Whisper 的開源安排與英語語音識別表現並列,且以接近人類水平作比較,讓讀者可同時掌握模型發佈範圍與性能定位。
DALL·E 推出 outpainting 功能,讓圖像可延展至任意尺寸,以擴展創作並講述更大的故事。
OpenAI 正提升 AI 系統從人類回饋中學習及協助人類評估 AI 的能力。其目標是建立足夠對齊的 AI 系統,讓該系統協助解決其他所有對齊問題。
OpenAI 推出改進版內容審核工具 Moderation endpoint,該端點改進了 OpenAI 先前的內容過濾器。它免費供 OpenAI API 開發者使用。
OpenAI 宣佈 DALL·E 開放 Beta,並將在未來數週邀請候補名單中的 1 million 人使用。用户可使用每月補充的免費點數創作,也可按每 115 次生成 $15 的價格購買額外點數。
推薦理由:材料同時列出候補邀請規模、免費點數補充頻率及額外點數價格,能讓讀者瞭解 Beta 開放初期的使用方式與成本。
OpenAI 正在為 DALL·E 推行一項新技術,令其生成的人物圖像更準確反映世界人口多樣性。這項措施旨在減少 DALL·E 2 的偏見並改善安全性。
OpenAI 透過 Video PreTraining(VPT),使用大量未標註的人類 Minecraft 遊玩影片,配合少量已標註的承包商數據訓練神經網絡玩 Minecraft。經微調後,模型可學會製作鑽石工具;熟練玩家完成這項任務通常需要超過 20 分鐘(24,000 次操作)。模型使用按鍵輸入和滑鼠移動這種原生人類操作介面,研究將其視為邁向通用電腦操作智能體的一步。
推薦理由:這項研究展示如何利用大量未標註的人類遊玩影片,配合少量標註數據訓練可透過鍵盤和滑鼠操作遊戲的模型。
OpenAI 訓練了能描述摘要缺陷的評註撰寫模型;人類評估者閲讀這些評註後,發現摘要缺陷的頻率大幅提高。較大型模型更善於自我評註,規模擴大對評註撰寫的提升幅度大於摘要撰寫。這顯示 AI 系統有望協助人類監督難度較高任務中的 AI 系統。
Cohere、OpenAI 與 AI21 Labs 制定了一套初步最佳實踐,適用於任何開發或部署大型語言模型的組織。
OpenAI Codex 現正透過 OpenAI API,為涵蓋多種使用場景的 70 款不同應用程式提供支援。
OpenAI 將開始每週從候補名單增添最多 1,000 名 DALL·E 2 研究預覽用户。早期用户至今已創作超過 3 million 張圖像,並協助 OpenAI 改進安全流程。
OpenAI 宣佈多項高層職務變動,稱這些調整反映近期進展,並將確保團隊持續朝下一個重大里程碑推進。
🤗 datasets 教程示範為 10,000 張來自 British Library 數碼化書籍的插圖建立文字搜圖流程。作者使用 sentence_transformers 的 CLIP 將圖片和文字提示詞轉成嵌入向量,再以 FAISS 檢索相似圖片;完整數據集網址為 https://doi.org/10.21250/db17。
OpenAI 發佈 GPT-3 和 Codex 新版本,讓模型可以編輯或插入既有文本內容,而非只接續文本。
推薦理由:新版本把 GPT-3 和 Codex 的操作從接續既有文本擴展到編輯或插入內容,清楚呈現兩種文本處理方式的差異。
OpenAI 分享對已部署模型的安全與濫用問題的最新思考,期望協助其他 AI 開發者應對相關問題。
OpenAI 徵求大型語言模型經濟影響研究的意向,供有意探討該議題者表達研究興趣。
OpenAI 表示,透過對齊研究訓練的 InstructGPT 比 GPT-3 更能遵循用户意圖,同時回答更真實、毒性更低。這些由人類參與訓練的模型已部署為 OpenAI API 的預設語言模型。
推薦理由:材料交代了 InstructGPT 相較 GPT-3 的改進方向、人類參與訓練方式及 API 預設部署,呈現對齊研究如何落到實際服務。
OpenAI 在 API 新增嵌入向量端點,支援自然語言與程式碼任務。端點可用於語義搜尋、聚類、主題建模和分類。
推薦理由:新端點涵蓋語義搜尋、聚類、主題建模與分類,呈現嵌入向量在自然語言及程式碼任務中的應用範圍。