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GPT-3

OpenAI帝国的真相与幻象——496页「Empire of AI」中文版电子书分享!

下午11时 2025/05/23 作者 AGI Hunt

OpenAI由理想主义转向商业帝国的故事被深入剖析,揭示其背后的资本-算力-数据三角关系及全球南方国家的隐形成本。Karen Hao的新书《Empire of AI》揭示了AGI时代的技术霸权和数字殖民史。

分类 分享 标签 GPT-3、 Karen Hao、 OpenAI、 大模型训练、 肯尼亚工人、 资本主导 1 条评论

为什么明明很准,奖励模型就是不work?新研究:准确度 is not all you need

下午4时 2025/03/24 作者 机器之心

设计 RLHF 的奖励模型时也是一样。
我们知道,一个 RLHF 算法是否成功的一大关键在于其奖励模

分类 学术、 资讯 标签 GPT-3、 RLHF、 T5、 个性化、 多模态、 奖励模型 发表评论

首个大模型后训练方法综述

上午8时 2025/03/14 作者 NLP工程化

国内外研究者综述了LLM的后训练方法进展及五种范式(微调、对齐、推理、效率和集成适应),并介绍了相关数据集与应用场景,同时讨论了当前面临的伦理问题及未来方向。

分类 开源 标签 DeepSeek-R1、 GPT-3、 国内外、 微调、 研究人员、 预训练 发表评论

最新「大模型简史」整理!从Transformer(2017)到DeepSeek-R1(2025)

下午2时 2025/03/02 作者 Datawhale

性且高性价比的「大型语言模型」(Large Language Model, LLM) — — Dee

分类 分享 标签 ChatGPT、 DeepSeek-R1、 GPT-3、 MoE、 Transformer架构、 开源特性 发表评论

2024年度AI报告(五):中国信通院《人工智能发展报告(2024)》深度解读

下午2时 2025/01/01 作者 子非AI

回首2024,我们共同见证了人工智能领域的蓬勃发展,也一同探索了大模型时代的无限可能。感谢每一位读者

分类 分享 标签 BERT、 GPT-3、 国产框架、 大模型、 工程化工具链、 深度学习 发表评论

用Python实现RLHF奖励模型构建,全方位提升模型表现!

下午10时 2024/12/29 作者 AI技术研习社

从 0 到 1:用 RLHF 和 Python 构建奖励模型,全面提升语言模型能力!

分类 大模型 标签 Argilla、 GPT-3、 Python、 RLHF、 奖励模型、 表现力 发表评论

刚刚,OpenAI元老级研究员Alec Radford离职,他主导了GPT-1、GPT-2的研发

下午12时 2024/12/20 作者 机器之心

OpenAI元老级人物Alec Radford即将离职进行独立研究,他在初代GPT、GPT-2及GPT-3等项目中均发挥重要作用。

分类 学术、 资讯 标签 Alec Radford、 GPT-1、 GPT-2、 GPT-3、 OpenAI、 半监督学习 发表评论

大模型长文本所面临的主要问题

上午11时 2024/12/05 作者 AI探索时代

大模型在处理长文本时面临输入长度限制、计算资源消耗及上下文保持等问题,提出解决方案包括分段处理、滑动窗口、外部记忆机制等方法。

分类 分享 标签 GPT-3、 上下文信息、 分布式训练、 增量生成、 外部记忆机制、 稀疏化技术 发表评论

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