OpenAI乐于背锅的“罪魁祸首”——GPT2-金沙澳门官方js55658

发布时间:2020-11-27    来源:金沙澳门官方js55658 nbsp;   浏览:11797次
本文摘要:上周,OpenAI推出了被称为“史上最弱的标准化NLP模型”的新算法GPT-20,但没有按照惯例公开模型和数据集。从AI2的ELMo到OpenAI的GPT10,再到不久前的GooGLEBert,机器还会说难为情的话,所以可以说更有一贯性。

元宵一过,年过月过也就结束了。我不想要OpenAI和面具,但错过了春节的尾巴,合作为世界人民贡献了巨大的甜瓜。

语言模型

上周,OpenAI推出了被称为“史上最弱的标准化NLP模型”的新算法GPT-2.0,但没有按照惯例公开模型和数据集。研究者们的溢美之词还没听完,马上被一个叫OpenAI的操作者激怒从心里发怒,指责他忘记了初衷,故意抹杀了。有人应该叫“ClosedAI”,也有人对OPENAI的出资者之一埃隆马斯克怒火中烧。

后者马上拉锅,回答“没有参加OpenAI公司已经一年了”,说“理念已经对立”,拒绝“和平恋爱”……纳吉不仅大发雷霆,还带创始人兼金主的父亲去玩游戏。OpenAI是摊位大事,承包了一个。我想拥有技术,有品位,不要吃甜瓜,请再理解一次。

为了不出现技术社区的春水,OpenAI乐于背锅的“罪魁祸首”——GPT2.0到底有什么神秘之处呢? 风暴中心的GPT2.0到底有多特别? 我们告诉你训练大型神经网络语言模型仍然是NLP领域含量最少的研究。其中,语义的一贯性,即语言分析模型预测语境的精度,依然是“老板难”的问题。为了解决问题这个难题,性能更好的标准化语言模型受到研究者的关注。

从AI2的ELMo到OpenAI的GPT1.0,再到不久前的GooGLE Bert,机器还会说难为情的话,所以可以说更有一贯性。但是,没想到几个月前被说“将NLP从新时代引导”的BERT这么晚被GPT2.0取代了。比较深度自学的4个要素,GPT2.0到底强在哪里呢? 训练数据受到普遍关注的BERT以3亿推荐数展开训练,创造了11项NLP记录,这在当时是前所未有的。在OpenAI推出的GPT-2中,推荐人数超过了“心脏病狂”的15亿人,通过800万页的数据集训练,涵盖面积的主题是五花八门。

虽然不滑稽,但GPT-2可能是仅次于现在的深度模型。模型。在深入的自学方法中,“先进设备代表”BERT和GPT-2都使用了Transformer技术。与以往的特征提取器RNN、CNN相比,Transformer在特征提取、计算效率、翻译任务的综合能力中都稳定了胜券。

区别在于,BERT用双向语言模型进行实训,而GPT2.0则用于旧时代的单向语言模型。坦率地说,允许GPT-2在实训中使用的架构类型,不能全面融合上下文,结果,下游任务中显示的性能没有当初BERT那么棒。

为什么使用更先进的设备而不是“见贤思齐”的双向语言模式,是用长矛翻步枪的挑战,可以凸显出“艺人的大胆”的极客风格呢? 计算能力。“巨无霸”GPT-2的事前训练数据量规模获得了所有玩家,用于约1000万篇文章的数据集,文本子聚合为40GB。

这样训练的语言模型的优点显着,比独自数据集中使用的通用性更强,可以解读语言和科学知识的逻辑,可以作为规定领域的下游任务使用。但是,为了完成这个任务,必须用于超大规模的GPU机器学习集群,OpenAI因此被剥夺了紧张和廉价的GPU训练时间,仅凭巨大的费用无法找回想要再现工作的很多研究者。适用地说这么多,GPT-2的实用化效果怎么样? 输出乔治奥威尔《一九八四》的开场热爱文学作品:“4月的一天,晴天严寒,钟表敲了13下。

” 系统认识到模糊的未来主义基调和小说风格,说:“我在去西雅图找新工作的路上开车。加汽油,加钥匙让它跑。我只是想象那天会怎么样。100年后的今天2045年,我在中国农村的学校教书。

我从中国史和科学史开始。“不仅可以模仿感情,GPT-2即使错了也可以有创造性的观点。比如公开发表“再利用对世界有利。

这对环境危害,对我们的健康危害,对经济有利。”这是政治上不正确,相反的言论。根据实际效果,GPT-2破译上下文、分解段落、解读语序一致性的能力依然可见。

专家不应该说。未来加上故事的制约,GPT-2改写《红楼梦》后也可以返回40次。

正是慢慢升起的文学创作新星,显然可以飞到未知的大部分大众。但是“超越时代”的BERT也开始推荐开源,在一部分方面GPT-2的封闭源很好,这变得有点意思了。

从技术战士到众矢之: OpenAI是怎么错牌的? 抛出“害怕故意被用来制造假新闻”的话,说服了不能经历大风大浪的人民大众。所有假录像都有勇气。机器人写新闻是什么呢? 更何况是小学生的水平。

关于扫帚自珍怎么样? 同行们开始说笔伐,面具转过身来散失。详细来说,OpenAI是诟病的三大罪恶:违反对外开放的行业“潜规则”今天的互联网,开源文化早就枝繁叶茂,在AI领域对外开放被称为轮廓选项。基础技术的更新需要更普遍的生态系统、更好的顶尖技术人员、更好的机构参加才能顺利进行。

对外开放合作最慢,似乎能产生菲伊更多的尖端想法。因此,大部分研究成果和源代码可以以博客、会议、社区等公开发表形式提供,其另一个优点是防止研究资源被浪费,最大限度地确保研究的合理性和真实性。

OPENAI的关闭源似乎违反了这个基本规则。惯性抹杀带来的“暗轮效应”在心理学上有被称为“暗轮效应”的法则,理解者对一个人的某个特征给予同样的印象后,从这个判别中不会假定其他方面的特征。OPENAI竟然背着“欺骗性抹杀”前科的“光环”,引起了大家的误解。迄今为止,如果以一对一的DOTA2击败顶级人类玩家“Dendi”,OPENAI受到“打破DOTA2”、“ai虐待人类结束”、“碾压阿尔法go”等宣言,过于夸张。

我认为OPENAI很少做高估和引导媒体报道的事。放眼GPT-2,为了防止不确定的风险不向对外开放,有不太协助安全性,也无助于技术变革的广泛观点。面对不使用过气模型的顽固和“吸引人类作者”的语气,大家很快就从熟悉的道路上闻到了“某种程度的配方和味道”。

开源

其好处是被过去抹杀“AI感情”的后遗症所克服。如果助长AI集权的现实阴影上述指责无论如何都带有理想主义的感情的话,GPT-2私有化带来的真正影响难道不是消除大众混乱的确实导火索吗? 作为“新石油”,数据资源已经显示出堵车的迹象。谷歌、亚马逊、Facebook等大型科学技术人员手中积累了大量的数据财富,变得更强大。各国将AI的成果视为国家战略资源,德法等已经用于数据收集和征收。

以GPT-2为代表的未被监视的自学趋势意味着著技术的变革和创造性依赖于越来越大的模型和超大规模的数据集而反对。也就是说,如果大型企业不想开放源代码和数据集,财力严重不足的学府和中小开发者,如果几乎有可能就不会离开卡表。说“护卫全人类AI技术”的OpenAI私有化,似乎是开源文化的“让腹背受敌”,发挥着非常危险的模范作用,无论如何都很痛苦。

但是,只是谴责,我们不吃甜瓜,没有多少技术含量。关键是弄清楚为什么主张不喷出来,OpenAI还没这么想。开源和私有化:算法公司的商业困境OpenAI自由选择技术的私有化,虽然有各种各样的对立,但知识产权的归属是无可辩驳的。

而且,必须违背理想的根本原因可能是AI和全人类的确实敌人。非常简单地说,是算法公司集体商业化沦陷了。美国现代技术哲学家芬伯格(Andrew Feenberg )在20世纪90年代多次明确提出,技术对外开放不是为了抑制技术的商业价值,而是为了提高社会整体的技术福利。

但是直到今天,算法商业化的道路依然狭窄而广阔。在高昂的数据和研发成本下,算法公司想接受多年的研究,主要有专利销售这三种方式。

算法的研究开发是AI产业链中最上游、最没有价值的业务,但即使算法公司拥有专利,如果更深层次的硬件和软件应用于没有方案成熟期的大环境中,也很难养活自己。开源,受益于其他业务。整合了网络“羊毛出在猪身上”的商业模式,算法的价值可以通过其他业务的补充来构建。比如Facebook依然致力于对外开放其所有代码和技术结构的源代码,还有更多优秀的开发者来了,品牌和声誉也大幅上升。

但是,Facebook的前提是只销售软件就能获利,开源冲击了自己的业务。对完全的算法公司来说,似乎不现实。

去找金主的情妇。现在,明确了寻找大型商业机构得到资助的是谷歌的Deepmind、特斯拉的OpenAI等算法公司最糟糕的爱。但是,被人束缚的日子似乎也很难过。

两者融合的结果,横向必须符合投资者执着报酬的愿望。一边要警惕主业务破产导致自己的技术落后。

这次口罩解散董事会后,OpenAI的未来突然变得不明朗了。总之,OpenAI开源困境的背后也暴露了技术公司的集体不得已。我需要开源。否则,就无法维持技术生态。

任何东西都不能开源。拿着金钵吃饭。我知道这次很难。随着数据堵塞的浪潮,AI开源的未来不乐观是既定的事实,OpenAI不过是点燃了,很难意识到私有化的锅只不过是一个。

要解决问题,不是遵守道德杀害和大机构的仁慈,口水战是可以完成的。集中整个社会的力量,更缓慢地催熟完整的产业链体系,转录更多样的商业模式,应用于场景。

算法的商业化价值显露出曙光的时候,才是科技企业有能力分担社会责任的时候。


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