图说明我们的方法。传统的机器学习侧重于人类监督比人类弱的模型的设置。对于最终的超级对齐问题，人类将不得不监督比他们聪明得多的模型。我们今天研究一个类似的问题:使用弱模型来监督强模型https://cdn.openai.com/papers/weak-to-strong-generalization.pdf为什么从弱到强的学习是可能的?一方面，强模型可以简单地学习模仿弱监管者，包括它的错误，因为这是我们天真地训练它去做的。另一方面，强大的预训练模型应该已经很好地表示了我们关心的与对齐相关的任务。例如，如果一个模型可以生成复杂的代码，那么它也应该直观地知道该代码是否忠实地遵循用户的指令。因此，为了
大模型满天飞的时代，AI行业最缺的是什么？毫无疑问一定是算（xian）力（ka）。老黄作为AI掘金者唯一的「铲子供应商」，早已赚得盆满钵满。除了GPU，还有什么是训练一个高效的大模型必不可少且同样难以获取的资源？高质量的数据。OpenAI正是借助基于人类标注的数据，才一举从众多大模型企业中脱颖而出，让ChatGPT成为了大模型竞争中阶段性的胜利者。但同时，OpenAI也因为使用非洲廉价的人工进行数据标注，被各种媒体口诛笔伐。时代周刊报道OpenAI雇佣肯尼亚廉价劳动力标注而那些参与数据标注的工人们，也因为长期暴露在有毒内容中，受到了不可逆的心理创伤。卫报报道肯尼亚劳工指责数据标注工作给自己带来
从围棋到游戏，再到完成各种重复性的劳动，AI在很多方面的能力已经远超人类。很多人已经在畅想，未来AI将人类从无聊的工作中解放出来，让人类能专注于只有人类才能完成的工作上。比如和人类之间的情感交流，或者需要创造力的工作。但是最近已经有不少研究证实，AI对于人类情感的感受和表达，比很多人做得都要好。同样的，创造力这个事情，AI似乎也不比人类差。最近，人机交互专家雅各布尼尔森（JakobNielsen）写了一篇专栏文章，用3个最近的科学研究和一篇由ChatGPT创作的短文，向我们证明了：对于需要创造力的工作，也快没人类什么事了！研究一：人工智能生成的顶尖产品创意比人类多7倍由康奈尔科技学院以及宾夕法
还记得大牛们就“AI是否可能灭绝人类”，分成了两大阵营吗？由于并不理解为啥“AI会造成风险”，吴恩达最近开启了一个对话系列，去找两名图灵奖得主聊聊：AI究竟存在哪些风险？有意思的是，在相继和YoshuaBengio以及GeoffreyHinton进行深度对话后，他和他们“达成了不少共识”！他们一致认为，双方应该共同讨论AI具体会产生什么风险，以及它究竟“理解了什么”。Hinton还特意cue了“反方代表”图灵奖得主YannLeCun：学术界在这个问题上分歧太大了，包括我们非常尊重的学者如Yann，就认为大模型并不理解它自己在说什么。马斯克对这次谈话也很感兴趣：除此之外，Hinton最近还在智源
5月3日消息，人工智能领域的开创者之一，被誉为“AI教父”的杰弗里・辛顿（GeoffreyHinton）近日宣布离开他工作了十年的谷歌公司，原因是他对人工智能技术的发展越来越担忧。今日他在接受CNN记者杰克・塔珀（JakeTapper）采访时表示，他认为人工智能正在变得比人类更聪明，他想要“吹哨”提醒人们应该认真考虑如何防止人工智能控制人类。“我只是一个突然意识到这些东西正在变得比我们更聪明的科学家，”辛顿称，“我想在某种程度上‘吹响哨子’，说我们应该认真担心如何阻止这些东西对我们的控制。”辛顿是神经网络技术的先驱，他的研究为今天许多产品中使用的人工智能系统奠定了基础。IT之家此前曾报道，他在
当前，很多自然语言处理（NLP）应用需要高质量的标注数据来支撑，特别是当这些数据被用于训练分类器或评估无监督模型的性能等任务中。例如，人工智能研究人员通常希望过滤嘈杂的社交媒体数据的相关性，将文本分配到不同的主题或概念类别，或衡量其情绪或立场。而且，无论这些任务使用什么具体方法（监督、半监督或无监督），都需要标注好的数据来建立一个训练集或黄金标准。然而，在大多数情况下，要完成高质量的数据标注（dataannotation）工作，依然离不开数据标注平台上的众包工作者或诸如研究助理等训练有素的标注者来手动进行。通常情况下，训练有素的标注者先创建一个相对较小的黄金标准数据集，然后雇用众包工作者来增加
当前，很多自然语言处理（NLP）应用需要高质量的标注数据来支撑，特别是当这些数据被用于训练分类器或评估无监督模型的性能等任务中。例如，人工智能研究人员通常希望过滤嘈杂的社交媒体数据的相关性，将文本分配到不同的主题或概念类别，或衡量其情绪或立场。而且，无论这些任务使用什么具体方法（监督、半监督或无监督），都需要标注好的数据来建立一个训练集或黄金标准。然而，在大多数情况下，要完成高质量的数据标注（dataannotation）工作，依然离不开数据标注平台上的众包工作者或诸如研究助理等训练有素的标注者来手动进行。通常情况下，训练有素的标注者先创建一个相对较小的黄金标准数据集，然后雇用众包工作者来增加
3月15日消息，Open-AI刚刚公布了其大型语言模型的最新版本——GPT-4。GPT-4可以更准确地解决你的难题，GPT-4还可以生成、编辑具有创意性或技术性的文章，而且 GPT-4还可以支持图片，在高级推理方面的表现远远超过了其前辈。IT之家这里需要提醒一下，GPT4目前仅ChatGPTplus账号可用，可选GPT4模式进行对话，每4小时限制发送100条消息。据介绍，GPT-4比以前的版本“更大”，这意味着它已经借助比前辈更多的数据进行了训练，并且在模型文件中有更多的权重，从而使得它的运行成本更高。OpenAI表示，GPT-4 错误答案更少，而且也会减少偏离话题的可能，也尽可能不会再谈论禁
3月15日消息，Open-AI刚刚公布了其大型语言模型的最新版本——GPT-4。GPT-4可以更准确地解决你的难题，GPT-4还可以生成、编辑具有创意性或技术性的文章，而且 GPT-4还可以支持图片，在高级推理方面的表现远远超过了其前辈。IT之家这里需要提醒一下，GPT4目前仅ChatGPTplus账号可用，可选GPT4模式进行对话，每4小时限制发送100条消息。据介绍，GPT-4比以前的版本“更大”，这意味着它已经借助比前辈更多的数据进行了训练，并且在模型文件中有更多的权重，从而使得它的运行成本更高。OpenAI表示，GPT-4 错误答案更少，而且也会减少偏离话题的可能，也尽可能不会再谈论禁
