BigCode 发布 StarCoder:15B 参数开源代码大模型
Hugging Face 与 ServiceNow 联合主导的 BigCode 发布 StarCoder 与 StarCoderBase,两个代码大模型基于 GitHub 上许可宽松的数据训练,覆盖 80 多种编程语言,参数量约 15B、训练 1 万亿 token。
推荐理由:官方给出 StarCoder 的参数量、训练数据与 HumanEval 对比表,可据此判断开源代码模型当时的位置。
新模型的发布、开源与迭代:大模型厂商的旗舰更新、开源权重放出、性能与价格变化的第一时间记录。
Hugging Face 与 ServiceNow 联合主导的 BigCode 发布 StarCoder 与 StarCoderBase,两个代码大模型基于 GitHub 上许可宽松的数据训练,覆盖 80 多种编程语言,参数量约 15B、训练 1 万亿 token。
推荐理由:官方给出 StarCoder 的参数量、训练数据与 HumanEval 对比表,可据此判断开源代码模型当时的位置。
OpenAI 发布 GPT-4,称其为扩大深度学习规模的最新里程碑。GPT-4 是一个大型多模态模型,接受图像和文本输入、输出文本,在多项专业和学术基准上达到人类水平表现,但在许多真实场景中能力仍不及人类。
推荐理由:OpenAI 官方给出 GPT-4 的多模态输入形态与基准表现,可据此了解其能力定位。
OpenAI 发布 GPT-4,可用于创意与技术写作任务。它能在写歌、写剧本等场景中生成、编辑内容,并与用户反复迭代,还能学习用户的写作风格。
推荐理由:官方给出 GPT-4 在创意与技术写作上的生成、编辑与风格学习能力,可据此判断写作类任务的可用边界。
Kakao Brain 与 Hugging Face 发布开源图文数据集 COYO(7 亿对)以及基于它训练的 ViT 和 ALIGN 模型,这是 ALIGN 模型首次免费开源,也是 ViT 和 ALIGN 首次附带训练数据集发布。
推荐理由:Kakao Brain 把 ViT 与 ALIGN 连同训练数据一起开源,读者可据此判断视觉语言模型复现的门槛变化。
OpenAI 训练并发布名为 ChatGPT 的模型,以对话方式与用户交互。官方称对话格式使其能回答追问、承认自身错误、质疑错误前提并拒绝不当请求。
推荐理由:OpenAI 官方发布 ChatGPT,说明其对话式交互与追问、纠错、拒绝不当请求等能力。
OpenAI 宣布训练并开源名为 Whisper 的神经网络,称其在英语语音识别上接近人类水平的鲁棒性与准确率。
推荐理由:OpenAI 开源语音识别模型 Whisper,读者可了解其在英语语音识别上的鲁棒性与准确率定位。
Hugging Face 发布 BLOOM,一个 176B 参数的多语言大语言模型,可生成 46 种自然语言和 13 种编程语言的文本,由 70 多个国家 1000 多名研究者协作完成,在法国 Jean Zay 超算上训练 117 天。
推荐理由:BLOOM 以 176B 参数覆盖 46 种自然语言,并公开训练中间检查点,可据此了解开放大模型在透明度上的做法。
OpenAI 发布 GPT-3 和 Codex 的新版本,可在已有文本中编辑或插入内容,而不再只是续写现有文本。
推荐理由:OpenAI 官方说明 GPT-3 与 Codex 新增编辑和插入能力,可了解其从续写扩展到改写已有文本。
OpenAI 训练出比 GPT-3 更能遵循用户意图的语言模型 InstructGPT,同时更真实、毒性更低,采用对齐研究中的人类反馈方法。这些模型现已作为 OpenAI API 的默认语言模型部署。
推荐理由:OpenAI 官方说明 InstructGPT 通过人类反馈训练,在遵循用户意图、真实性和毒性控制上优于 GPT-3,并已成为 API 默认模型。
OpenAI 发布名为 CLIP 的神经网络,通过自然语言监督高效学习视觉概念。CLIP 只需提供待识别视觉类别的名称,即可应用于任意视觉分类基准,类似 GPT-2 和 GPT-3 的零样本能力。
推荐理由:OpenAI 官方介绍 CLIP 用自然语言监督学习视觉概念,可零样本迁移到任意分类基准。
OpenAI 训练了一个名为 DALL·E 的神经网络,可根据自然语言文本描述生成图像,覆盖自然语言可表达的多种概念。
推荐理由:OpenAI 官方公布 DALL·E,说明其可由自然语言描述生成图像,是文生图方向的早期节点。
OpenAI 发布 GPT-2 分阶段发布的最后一个版本,即参数量 1.5B 的最大版本,同时开放代码和模型权重,以便检测 GPT-2 模型的输出。OpenAI 表示,尽管自 8 月以来已有更大的语言模型发布,仍按原定分阶段发布计划推进,为社区提供一个完整分阶段发布流程的测试案例,并希望它对未来强大模型的开发者有用。
推荐理由:OpenAI 按分阶段发布计划放出 GPT-2 最大版本及权重,可作为完整分阶段发布流程的参考案例。
OpenAI 发布 774M 参数的 GPT-2 语言模型,此前已先后放出 124M 小模型和 355M 中模型。OpenAI 同时发布一份开源法律协议,便于机构之间建立模型共享合作,并发布技术报告介绍与更广泛 AI 研究社区协调发布规范的经验。
推荐理由:OpenAI 分阶段放出 GPT-2 最大版本,并公开模型共享法律协议,可观察大模型发布节奏与协作机制。