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OpenAI在GPT-4上实现断崖式领先

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简介:
本文探讨了OpenAI最新推出的GPT-4模型在多个指标上的显著进步,标志着其在大型语言模型领域取得了决定性的领先地位。 人工智能是否会替代人类一直是人们关心的问题,在ChatGPT出现之后,人们对这个问题的答案变得更加不确定。 近期,OpenAI低调发布了深度学习的新里程碑:GPT-4,这是比ChatGPT更强大的模型。虽然它在许多现实场景中的表现仍不及人类,但在专业和学术基准上已经与人类持平。 GPT-4是一个多模态大模型,在创造性和上下文处理能力方面更为强大,并支持图像输入及自定义语言风格。发布会中展示了一个例子:用纸笔画出一个粗糙的草图并拍照上传后,仅需10秒左右,GPT-4就能生成相应的网站代码。 著名经济学家朱嘉明认为,这是OpenAI创造的重大科技事件,在人工智能历史上达到了前所未有的新高度,并且这一进展不可逆转。过去两年中,OpenAI重建了整个深度学习堆栈并与微软Azure合作设计了一台超级计算机。一年前,他们训练出了GPT-3.5(即ChatGPT)作为系统的一次“试运行”,通过这次尝试发现并修复了一些错误并改进了理论基础。 在接下来的六个月里,OpenAI对模型进行了迭代调整,并最终推出了GPT-4。

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客服
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  • OpenAIGPT-4
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    本文探讨了OpenAI最新推出的GPT-4模型在多个指标上的显著进步,标志着其在大型语言模型领域取得了决定性的领先地位。 人工智能是否会替代人类一直是人们关心的问题,在ChatGPT出现之后,人们对这个问题的答案变得更加不确定。 近期,OpenAI低调发布了深度学习的新里程碑:GPT-4,这是比ChatGPT更强大的模型。虽然它在许多现实场景中的表现仍不及人类,但在专业和学术基准上已经与人类持平。 GPT-4是一个多模态大模型,在创造性和上下文处理能力方面更为强大,并支持图像输入及自定义语言风格。发布会中展示了一个例子:用纸笔画出一个粗糙的草图并拍照上传后,仅需10秒左右,GPT-4就能生成相应的网站代码。 著名经济学家朱嘉明认为,这是OpenAI创造的重大科技事件,在人工智能历史上达到了前所未有的新高度,并且这一进展不可逆转。过去两年中,OpenAI重建了整个深度学习堆栈并与微软Azure合作设计了一台超级计算机。一年前,他们训练出了GPT-3.5(即ChatGPT)作为系统的一次“试运行”,通过这次尝试发现并修复了一些错误并改进了理论基础。 在接下来的六个月里,OpenAI对模型进行了迭代调整,并最终推出了GPT-4。
  • GPT-2: OpenAI GPT-2的PyTorch
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    这是一个基于PyTorch框架实现的GPT-2模型项目,允许用户进行文本生成、语言建模等相关研究与开发工作。 该项目是OpenAI GPT-2模型的PyTorch实现,它支持模型训练、句子生成以及量度可视化功能,并且易于理解和优化。项目代码设计简洁易懂。 为了提高性能,我们使用了tqdm库来显示进度条和torchtext等工具进行数据处理。此外还需要安装matplotlib用于后续的数据分析与展示。 在开始训练GPT-2模型前,请准备好语料库数据集。建议自行构建语料库以满足特定需求或直接利用现有资源。对于训练模块而言,需要提供带有词汇表文件的标记化后的训练和评估数据集。 完成这些准备工作后,可以使用以下命令来启动GPT-2模型的训练过程: ``` python -m gpt2 train --train_corpus build/corpus.train.txt \ --eval_corpus build/corpus.test.txt ```
  • GPT-4发布会OpenAI举行(速记版).pdf
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    这份速记版PDF记录了GPT-4发布会的详细内容,由OpenAI举办。文档涵盖了技术细节、新功能介绍及未来展望等关键信息。 由于提供的文本仅为文件名且无具体内容或包含的联系信息、网址等内容,在此无法直接进行内容上的重新编写。若需对含有详细速记内容的文字材料进行处理,请提供具体文字以便我帮助您去除其中的联系方式等非必要信息,同时保持原文意思不变。
  • 国内AI大模型爆发,GPT-4能否维持地位?
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    本文探讨了中国人工智能大模型领域的迅速发展,并提出了一个问题:面对激烈的竞争,GPT-4是否能够继续保持其在全球范围内的领先优势。 随着人工智能技术的快速发展,国内AI大模型的数量呈现爆发式增长态势,这引发了人们对于GPT-4能否保持其领先优势的质疑。作为OpenAI公司计划在未来推出的下一代大规模预训练模型,GPT-4的实际效果如何以及是否能满足人们的期望成为了当前热议的话题。 一、国内AI大模型井喷的原因 随着人工智能技术的进步,人们对大规模预训练模型的需求日益增加。众多中国企业和研究机构相继推出了自己的大型语言模型,如阿里巴巴的PAI、腾讯的XLNet和百度的ERNIE等,并且这些模型的能力与规模也在不断提升。这主要是由于以下几个原因: 1. 数据量的增长:互联网及移动互联网的发展导致数据产生量激增,为构建大规模预训练模型提供了充足的数据支持。 2. 计算能力增强:当前GPU、TPU等高性能计算设备在人工智能领域的广泛应用提升了建模所需的强大运算资源保障。 3. 人才聚集效应:中国AI领域汇集了大量专业人员(包括科研工作者、工程师及研究生),为大型语言模型的研发提供了强有力的人才支撑。
  • MinGPT:基于PyTorch的OpenAI GPT的最小化重
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    MinGPT是一款精简版的人工智能模型,它以PyTorch框架为基础,提供了对OpenAI GPT模型的核心功能和架构的高度浓缩实现。 minGPT是使用PyTorch进行的重新实现版本。它的设计目标在于简洁、清晰且具有教育意义,与市面上很多庞大复杂的工具不同。尽管GPT模型本身不算复杂,但该实现包含大约300行代码,包括样板代码和不必要的自定义因果注意力模块。实际上,整个过程就是将一个索引序列输入到一系列转换器块中,并输出下一个索引的概率分布。其余的优化主要在于通过批处理(在示例之间以及在整个序列长度上)来提高效率,从而让训练变得更为有效。 minGPT的核心“库”只有两个文件:mingpt/model.py包含了Transformer模型的具体定义;而mingpt/trainer.py则包含了一些与GPT无关的标准PyTorch代码,用于支持模型的训练工作。此外还附带了Jupyter笔记本示例,展示了如何使用这些组件来训练序列预测模型。 其中一个例子是play_math.ipynb,在这个文件中演示的是一个专注于加法任务的简化版GPT模型,灵感来自于GPT-3论文中的相关部分。
  • OpenAI工具包:调用OpenAIGPT-3 HTTP API
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    这款OpenAI工具包提供便捷接口以调用OpenAI及其强大的语言模型GPT-3的HTTP API,助力开发者轻松集成智能对话和文本生成功能。 OpenAI API客户端库用于在Ruby中访问GPT-3。这是调用OpenAI和GPT-3的HTTP API的包装。 安装方法如下: 将以下行添加到您的应用程序的Gemfile中: ``` gem openai ``` 然后执行命令: ``` $ bundle ``` 或者直接自行安装为: ``` $ gem install openai ``` 使用说明: ```ruby require openai openai_client = OpenAI::Client.new( api_key: ENV.fetch(OPENAI_API_KEY), default_engine: ada ) # 列出引擎 openai_client.engines # 获取特定引擎信息 openai_client.engine(babbage) ```
  • GPT-2 PyTorch:基于OpenAI的简易文本生成器
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    GPT-2 PyTorch是一款简化版的文字生成工具,它依据OpenAI的研究成果构建,旨在为开发者提供一个易于上手的平台来探索和实践先进的自然语言处理技术。 我们的模型称为GPT-2(是其前身的继承者),仅经过培训即可预测40GB互联网文本中的下一个单词。由于我们担心该技术可能被恶意使用,因此不会发布训练后的完整模型。作为负责任的研究实验的一部分,我们将提供一个简化版的代码供研究人员进行探索性研究,并附带详细的说明文档。 来自我们的存储库是一个关于在Pytorch中实现带有压缩功能的GPT-2文本生成器的简单版本。原始项目由OpenAI开发并公开发布;您也可以阅读相关的论文以获取更多背景信息和理论基础,同时建议了解有关变压器模型的相关文献。我在Pytorch中的实现可以视为对GPT-2的良好诠释,在havingface存储库中可以看到更为详尽的代码实现。 为了开始使用,请参阅关于如何在Pytorch环境中下载并安装预训练好的GPT2模型(该版本已经由face / pytorch-pretrained-BERT项目完成制作)的相关文档。