
曝OpenAI超级对齐团队解散
曝OpenAI超级对齐团队解散Ilya Sutskever离职内幕曝光,Sam Altman面临信任崩盘。
Ilya Sutskever离职内幕曝光,Sam Altman面临信任崩盘。
Ilya前脚刚离职,OpenAI超级对齐团队负责人Jan Leike,紧接着也官宣了。
今天,OpenAI 联合创始人、首席科学家 Ilya Sutskever 发推宣告离职。
随着深度学习大语言模型的越来越火爆,大语言模型越做越大,使得其推理成本也水涨船高。模型量化,成为一个热门的研究课题。
Richard Sutton 在 「The Bitter Lesson」中做过这样的评价:「从70年的人工智能研究中可以得出的最重要教训是,那些利用计算的通用方法最终是最有效的,而且优势巨大。」
本文主要内容为提示词工程师的工作实际经验和感悟。详人所略,略人所详。Prompt领域的优秀教程越来越多,基础知识可以参见社区先辈刘海同学:[23.08] 网上疯传的「AI 提示词工程师」到底是什么?
迄今,全球超 200 个模型基于来自 OpenBMB 开源社区的 Ultra Series 数据集(面壁 Ultra 对齐数据集)对齐,数据集包括 UltraFeedback 和 UltraChat,共计月均下载量超 100 万。
大模型对齐新方法,让数学推理能力直接提升9%。
在目前的模型训练范式中,偏好数据的的获取与使用已经成为了不可或缺的一环。在训练中,偏好数据通常被用作对齐(alignment)时的训练优化目标,如基于人类或 AI 反馈的强化学习(RLHF/RLAIF)或者直接偏好优化(DPO),而在模型评估中,由于任务的复杂性且通常没有标准答案,则通常直接以人类标注者或高性能大模型(LLM-as-a-Judge)的偏好标注作为评判标准。
随着大语言模型(LLMs)在近年来取得显著进展,它们的能力日益增强,进而引发了一个关键的问题:如何确保他们与人类价值观对齐,从而避免潜在的社会负面影响?