OpenAI的新机器学习模型可以生成书籍概要

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2021-09-28 14:58:35

#OpenAI的新机器学习模型可以生成书籍概要# OpenAI 开发了一种新模型来研究#机器学习# 的比对问题。该模型可以通过创建每章的摘要来总结任意长度的书籍。他们的方法结合了人类反馈中的学习和递归任务分解，使用在任务较小部分训练的模型来帮助人类对更广泛的任务提供反馈。论文：https://arxiv.org/pdf/2109.10862.pdf

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由下图可见在一个性能不是很强大的计算资源下去投喂数据，数据到一定规模之后AI性能会达到一个瓶颈，但如果投入大量的计算资源和数据，AI性能将越来越好。

2023年4月5日，OpenAI在其官网上发布了**《我们迈向人工智能安全的路径》(Our approach to AI safety)** 一文，对包括ChatGPT在内的AI产品安全问题进行回应。这一公告内容从六个角度对其AI产品的安全愿景进行了声明。此前，等将AI产品安全问题推至风口浪尖，Open AI此举也恰是对此前安全问题质疑的回应。在这份报告中，Open AI首先强调，其致力于，基于此，其报告内容主要分为：1. 围绕安全、不断升级；2.立足现实、完善保障；3.保护儿童；4.尊重隐私；

转载自：http://blog.csdn.net/zhongwen7710/article/details/45331915 《Brief History of Machine Learning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neur

模型评估‍‍‍‍模型评估⼀直以来都是⼈⼯智能领域的重要议题。从机器学习，到深度学习，再到现在的⽣成式 AI，不同阶段的模型评估指标也呈现不同的特点。在机器学习和深度学习阶段，模型的主要任务是分类(分类模型)和预测(回归模型)，模型结果是否正确是明确的。分类模型的主要评估指标是准确率、召回率、精确率、F1 等等。但是到了⽣成式 AI 阶段，基于通⽤⼤型基础模型，模型的主要任务变成了⽂本⽣成和图像⽣成等。⽣成的⽂本与图⽚是否“正确”具有强烈的主观性，计算维度也与之前不同。

（英語：，）是一种（LLM），也是的重要框架。首个GPT由于2018年推出。GPT模型是基于Transformer模型的，在大型未标记文本上进行预训练，并能够生成类似于人类自然语言的文本。截至2023年，大多数LLM都具备这些特征，并广泛被称为GPT。范式问题监督学习k聚类分析k降维结构预测异常检测k强化学习与人类学习模型诊断数学基础大会与出版物相关条目原始的GPT模型OpenAI发布了具有极大影响力的GPT基础模型，它们按顺序编号，构成了“”系列。

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