OpenAI 封禁与俄罗斯相关账号操作“Bad Grammar”
OpenAI 封禁了一批与一个此前未报告的俄罗斯来源操作相关的账号,该操作被命名为“Bad Grammar”。这些账号利用 AI 在 Telegram 上生成英语和俄语评论,内容涉及乌克兰、摩尔多瓦、波罗的海地区及美国政治。
推荐理由:OpenAI 披露一起此前未报告的俄罗斯相关账号操作,读者可了解平台对 AI 生成政治评论的处置方式。
OpenAI 封禁了一批与一个此前未报告的俄罗斯来源操作相关的账号,该操作被命名为“Bad Grammar”。这些账号利用 AI 在 Telegram 上生成英语和俄语评论,内容涉及乌克兰、摩尔多瓦、波罗的海地区及美国政治。
推荐理由:OpenAI 披露一起此前未报告的俄罗斯相关账号操作,读者可了解平台对 AI 生成政治评论的处置方式。
OpenAI 封禁了一批与一项此前未被报道的以色列来源影响力行动关联的账号,该行动被其命名为 Zero Zeno。这些账号使用 AI 生成反哈马斯、反卡塔尔、亲以色列、反印度人民党以及亲以色列总工会的内容。
推荐理由:OpenAI 披露封禁一批与以色列相关影响力行动关联的账号,可了解平台对 AI 滥用账号的处置口径。
Hugging Face 通过自定义 inference handler 在 Inference Endpoints 上部署 Whisper,实现 ASR、说话人分离与推测解码的组合流水线。
OpenAI 封禁了与俄罗斯背景行动"Doppelganger"相关的账号,该行动利用 AI 生成反乌克兰的社交媒体评论、翻译及网站文案,覆盖多种语言。
Hugging Face 的 Leaderboards and Evals 团队与 Dottxt 合作实验发现,结构化生成能减少提示词格式变化带来的评测方差。在 GSM8K 和 GPQA 上,使用 Outlines 约束输出结构后,Mistral-7B-v0.1 和 Zephyr-7B-beta 的分数方差降低,模型排名也更稳定。团队指出这仍需在更多模型和任务上验证。
OpenAI 与《金融时报》达成合作,将这家媒体的新闻内容带入 ChatGPT,双方还将为 FT 读者共同开发新的 AI 体验。
Hugging Face 发布 StarCoder2-15B-Instruct-v0.1,这是首个完全用透明且宽松许可流程自对齐训练的代码大语言模型,在 HumanEval 上取得 72.6 分,超过 CodeLlama-70B-Instruct 的 72.0 分。
推荐理由:StarCoder2-15B-Instruct 用全透明自对齐流程达到 72.6 HumanEval,读者可据此判断自生成数据能否替代 GPT-4 蒸馏。
OpenAI 发布 ChatGPT 与 Whisper 的 API,供开发者将对话与语音能力接入自有应用。
OpenAI 宣布 GPT-4 API 正式开放(general availability),GPT-3.5 Turbo、DALL·E 和 Whisper API 也同步正式开放。同时公布旧版 Completions API 模型的退役计划,这些模型将于 2024 年初下线。
推荐理由:OpenAI 公布 GPT-4 等 API 正式开放及旧模型退役安排,读者可据此规划接口迁移。
OpenAI 正致力于加速救命疗法的开发。
OpenAI 为 API 客户新增更多安全功能与控制项,并更新 Assistants API,同时提供更便于管理成本的工具。
Hugging Face 发布 Open CoT Leaderboard,不评模型绝对准确率,而是对比有无链式推理提示下的准确率差值 Δ。该榜单覆盖 LogiQA、LSAT 等多项选择题任务,已实现 Classic 和 Reflect 两种提示策略,并称对训练数据污染更具鲁棒性。
Hugging Face 发布通用智能体项目 Jack of All Trades(JAT),基于 GPT-Neo 的 Transformer 架构,用单一网络在 Atari 57。
OpenAI 提出"指令层级"方法,通过训练让 LLM 优先执行特权指令,以抵御提示词注入、越狱等攻击。当前 LLM 易被对抗者用恶意提示词覆盖原始指令,该方法旨在解决这一问题。
Hugging Face 推出 Open Medical-LLM Leaderboard,用 MedQA、MedMCQA、PubMedQA 及 MMLU 医学与生物学子集等医疗问答数据集,以准确率为主要指标评测大语言模型。
Meta 发布 Llama 3 系列开源大模型,包含 8B 和 70B 两个尺寸,各有 base 与 instruct 版本,上下文长度 8K tokens,并新增基于 Llama 3 8B 微调的安全模型 Llama Guard 2。
推荐理由:Meta 发布 Llama 3 并同步给出 Hugging Face 全链路集成方式,读者可据此了解新模型规格与上手路径。
Mistral 发布开源模型 Mixtral 8x22B,采用稀疏 Mixture-of-Experts 架构,141B 参数中仅 39B 激活,以 Apache 2.0 许可开放。
推荐理由:官方给出 Mixtral 8x22B 的激活参数、上下文窗口与多语言、数学编码基准表现,可据此判断其成本效率定位。
Gradio 推出 reload 模式,用 `gradio app.py` 替代 `python app.py` 启动应用,即可在不重启服务器的前提下拉取源码最新改动。
Ryght 正式公开发布面向医疗与生命科学领域的生成式 AI 平台 Ryght Preview,并向生命科学知识工作者免费开放。
Zama 团队将基于全同态加密(FHE)的 Concrete ML 预编译模型部署到 Hugging Face Endpoints,用户可通过自定义 inference handler 一键部署,全程无需解密数据。以 concrete-ml-encrypted-decisiontree 为例,691 个样本上准确率约 0.896,单次推理约 4.12 秒,目前仅支持 CPU。
Hugging Face 上线 LiveCodeBench 排行榜,基于 UC Berkeley、MIT 和 Cornell 研究者开发的基准,从 LeetCode、AtCoder、CodeForces 持续收集带发布日期的编程题,通过"随时间滚动"评估检测并防止数据污染。
Hugging Face 发布多模态模型 Idefics2,参数量 8B,采用 Apache 2.0 开源许可,可接收任意文本与图像序列并生成文本回复,支持图像问答、文档信息抽取和基础算术。
推荐理由:8B 参数、Apache 2.0 许可并同步开源指令微调数据集,读者可据此判断社区多模态微调的门槛变化。
OpenAI 宣布在亚洲开设首个办公室,落地日本,并同步发布一款针对日语优化的 GPT-4 定制模型。
Hugging Face 发布视觉语言模型入门文章,介绍其图像编码器、嵌入投影层与文本解码器的典型结构,并盘点 LLaVA 1.6、CogVLM、Qwen-VL、Fuyu-8B 等开源模型。文章给出用 transformers 推理 LlavaNext 的代码,并宣布 TRL 的 SFTTrainer 新增对视觉语言模型的实验性支持,附基于 llava-instruct 数据集的微调示例。
推荐理由:系统梳理视觉语言模型的架构、选型与微调流程,并给出可直接运行的 transformers 与 TRL 代码示例。
Hugging Face 推出 Deploy on Google Cloud,可将数千个开源模型一键部署到 Google Cloud 的 Vertex AI 或 GKE,作为自有账号内的 API Endpoint。
Google 发布代码专用开源模型系列 CodeGemma,基于预训练的 2B 和 7B Gemma checkpoint,额外用 5000 亿 token 的英文、数学和代码数据训练。
推荐理由:Google 与 Hugging Face 联合发布代码专用 Gemma 系列,给出三种规格与基准对比,便于判断开源代码模型的选型。
Klarna 的 AI 助手承担了相当于 700 名全职客服的工作量,用于革新个性化购物、客户服务与员工生产力。
MotherDuck 与 Numbers Station 推出的 DuckDB-NSQL-7B 是专为 DuckDB SQL 设计的大语言模型,基于 Meta Llama-2-7b 微调,并用 DuckDB text-to-SQL 数据进一步优化,可生成包括官方文档和扩展在内的多种有效 DuckDB SQL 语句。
OpenAI 为微调 API 新增功能,让开发者对微调拥有更多控制权,同时公布构建自定义模型的新方式。官方称此举旨在扩展其自定义模型计划,具体功能细节与开放范围尚未披露。
Hugging Face 宣布与云安全公司 Wiz 合作提升其平台及 AI/ML 生态的安全性,Wiz 研究团队通过 pickle 在沙箱计算环境中运行任意代码,发现了平台的安全缺陷,目前所有相关漏洞均已修复。Hugging Face 已将 Wiz 用于漏洞管理和云安全态势管理(CSPM),并基于其工具实现对 Spaces 等产品检测问题的自动修复。
借助 🤗 Optimum Intel 对 SetFit 模型做训练后静态量化,可在 Intel Xeon CPU 上把推理速度提升 7.8 倍,从而实现生产级部署。
Harvey 与 OpenAI 合作,为法律从业者打造了一款定制训练的模型。
Hugging Face Hub 上线 Deploy on Cloudflare Workers AI 集成,让开发者以无服务器 API 方式调用 Llama、Gemma、Mistral 等热门开源模型,按请求付费、无需管理 GPU 基础设施。
OpenAI 宣布让用户无需注册即可直接使用 ChatGPT,以便更轻松地体验 AI 带来的好处。
推荐理由:OpenAI 官方宣布 ChatGPT 无需注册即可使用,读者可据此了解其降低使用门槛的具体变化。
Oscar 将 AI 引入医疗保险业务,用于降低保险成本并改善患者护理。该合作由 OpenAI 提供技术支持,具体模型版本、参数规模及可用性细节未在原文中披露。
OpenAI 分享了自定义语音生成模型 Voice Engine 小规模预览的经验教训。该模型可根据样本创建定制声音,目前仍处于小范围测试阶段。
Zelma 利用 GPT-4 让教育数据变得易于获取。
OpenAI 上月发布 Sora 后,与艺术家合作探索其在创作流程中的应用,并公布了首批使用反馈。
Pollen Robotics 开源 pollen-vision 库,为机器人提供零样本视觉模型的统一接口,首个版本聚焦 3D 物体检测,输出物体在 3D 空间中的 (x, y, z) 坐标。
Hugging Face 发布面向非技术读者的 Transformers 入门指南,讲解这一开源 Python 库如何调用数千个预训练模型,并区分了 Hub 与 Spaces 的用途。教程以在 Space 中运行微软 Phi-2 LLM 为例,需租用 NVIDIA A10G GPU(每小时几美元),通过 Docker 模板部署 JupyterLab notebook 完成实操。