OpenAI 发布生成音乐的神经网络 Jukebox
OpenAI 推出 Jukebox,一个能生成音乐的神经网络,可输出多种流派和艺术家风格的原始音频,并包含初步的歌唱。OpenAI 同时公开了模型权重和代码,以及一个用于试听生成样本的工具。
推荐理由:OpenAI 公开 Jukebox 的模型权重与代码,读者可了解这套生成原始音频的神经网络能产出哪些风格的音乐。
OpenAI 推出 Jukebox,一个能生成音乐的神经网络,可输出多种流派和艺术家风格的原始音频,并包含初步的歌唱。OpenAI 同时公开了模型权重和代码,以及一个用于试听生成样本的工具。
推荐理由:OpenAI 公开 Jukebox 的模型权重与代码,读者可了解这套生成原始音频的神经网络能产出哪些风格的音乐。
OpenAI 参与发布了一份由 30 个机构、58 位合著者共同完成的多利益相关方报告,提出 10 项机制以提升 AI 系统相关声明的可验证性。开发者可借助这些工具证明 AI 系统安全、可靠、公平或保护隐私,用户、政策制定者和公民社会也可据此评估 AI 开发过程。
OpenAI 推出 Microscope,对八个视觉“模式生物”模型的每一重要层与神经元进行可视化,便于分析神经网络内部形成的特征。该工具面向可解释性研究,旨在帮助研究社区理解这些复杂系统。
OpenAI 宣布将其深度学习框架标准化为 PyTorch。
OpenAI 发布关于 Dota 2 大规模深度强化学习的研究,原文正文未能抓取,仅标题可用。
OpenAI 发现双下降现象同样出现在 CNN、ResNet 和 Transformer 中:随着模型规模、数据规模或训练时间增加,性能先提升、再变差、然后再次提升。这种效应通常可通过精细的正则化避免,但其成因尚不完全清楚,OpenAI 将其视为重要研究方向。
OpenAI 发布 Procgen Benchmark,包含 16 个易于使用的程序生成环境,用于直接衡量强化学习智能体学习可泛化技能的速度。
OpenAI 发布 Safety Gym,一套用于衡量强化学习智能体在训练中遵守安全约束进展的环境与工具套件。该套件面向安全约束下的强化学习智能体评测,帮助测量其训练过程中的安全表现。
OpenAI 发布 GPT-2 分阶段发布的最后一个版本,即 1.5B 参数的最大版本,同时开放代码和模型权重,以便检测 GPT-2 模型的输出。OpenAI 表示,尽管自 8 月以来已有更大的语言模型发布,仍按原定分阶段发布计划推进,为社区提供一个完整分阶段发布流程的测试案例。
推荐理由:OpenAI 公布 GPT-2 分阶段发布的收尾版本,并给出代码与权重,便于理解大模型负责任发布流程。
OpenAI 训练了一对神经网络,让类人机械手解开魔方。神经网络完全在仿真中训练,使用与 OpenAI Five 相同的强化学习代码,并搭配名为 Automatic Domain Randomization(ADR)的新技术。系统能应对训练中从未见过的情况,例如被毛绒长颈鹿戳碰,说明强化学习不只适用于虚拟任务,也能解决需要极高灵巧度的物理世界问题。
推荐理由:OpenAI 用仿真训练加 ADR 让机械手解魔方,可了解强化学习从虚拟任务走向物理操作的关键思路。
OpenAI 已开放第三期 OpenAI Scholars 项目的申请。该项目此前已举办两期,此次面向 2020 年度的招募现已启动。
OpenAI 用人类反馈对 774M 参数的 GPT-2 语言模型进行微调,在多项任务上成功匹配外部人类标注者的偏好,但这些偏好并不总与 OpenAI 自身一致。在摘要任务中,标注者偏好直接从输入中整句复制的内容,模型因此学会了复制;摘要任务需要 6 万条人类标注,而按不同风格续写文本等更简单的任务只需 5 千条。OpenAI 表示其动机是让安全技术更接近“机器与人对话”这一通用任务。
推荐理由:OpenAI 用人类偏好微调 GPT-2 的早期实验,展示了不同任务所需标注量的差异,以及标注者偏好与研究者预期不一致的现象。
OpenAI 在模拟捉迷藏环境中训练智能体,观察到它们逐步学会使用更复杂的工具,并形成六种不同的策略与反策略,其中一些策略是该环境原本未被设计支持的。OpenAI 表示,这种在简单环境中自监督涌现出的复杂性,说明多智能体共同适应未来可能产生极其复杂且智能的行为。
推荐理由:OpenAI 在多智能体捉迷藏环境中观察到智能体自发形成六种工具使用策略,可了解涌现行为的实验路径。
OpenAI 开发出一种评估神经网络分类器能否抵御训练中未见对抗攻击的方法,并提出新指标 UAR(Unforeseen Attack Robustness),用于衡量单一模型面对未预期攻击时的鲁棒性。该方法强调需要在更多样化的未知攻击上衡量模型表现。
OpenAI 发布 774M 参数的 GPT-2 语言模型,此前已先后发布 124M 小模型和 355M 中模型。OpenAI 同时发布一份开源法律协议,方便机构之间建立模型共享合作,并发布一份技术报告,介绍与更广泛 AI 研究社区协调发布规范的经验。
推荐理由:OpenAI 公布 GPT-2 分阶段发布的时间线与参数规模,并给出模型共享的法律协议与技术报告。
OpenAI 将每周四设为 Learning Day,员工可选择自学那些日常工作中学不到、但能提升工作表现的技术技能。
微软向 OpenAI 投资 10 亿美元,支持其构建通用人工智能(AGI)。双方将在 Microsoft Azure 内共同开发可扩展至 AGI 的硬件和软件平台,联合开发新的 Azure AI 超算技术,微软将成为 OpenAI 的独家云服务商。
推荐理由:微软向 OpenAI 投资 10 亿美元并成为其独家云服务商,读者可据此了解双方早期合作框架。
OpenAI 发布政策研究论文,提出四项可立即采用的策略以提升 AI 安全规范领域长期行业合作的可能性:沟通风险与收益、技术协作、提高透明度、激励标准。分析指出,行业安全合作对确保 AI 系统安全有益至关重要,但竞争压力可能导致集体行动困境,使 AI 公司对安全投入不足。
OpenAI 于 2019 年 4 月 27 日举办了首届 OpenAI Robotics Symposium。
OpenAI Scholars 第二届八位学者已结业,并在 OpenAI 举办的 Scholars Demo Day 上展示了各自的最终项目。
OpenAI 公布第二届 OpenAI Fellows 的结业项目,每位 Fellow 在 6 个月学徒期内从机器学习初学者成长为 OpenAI 核心贡献者。OpenAI Fellows Summer 2019 的申请正在滚动审核中。
OpenAI 发布 MuseNet,一个可生成 4 分钟、10 种乐器音乐作品的深度神经网络,并能融合从乡村到莫扎特再到披头士的风格。MuseNet 并未被显式编程音乐知识,而是通过学习预测数十万份 MIDI 文件中的下一个 token 来发现和声、节奏与风格规律。
推荐理由:OpenAI 用与 GPT-2 同源的 Transformer 生成音乐,读者可了解通用序列建模向音频领域的早期延伸。
OpenAI 开发了 Sparse Transformer,一种深度神经网络,在预测文本、图像或声音序列中下一个内容的任务上创下新纪录。它通过对注意力机制做算法改进,从比此前长 30 倍的序列中提取模式。
推荐理由:OpenAI 用稀疏注意力把序列建模长度提升 30 倍,可了解长序列建模的早期技术路线。
OpenAI Five 在 Finals 周末连续两局击败世界冠军 Dota 2 战队 OG,成为首个战胜电竞世界冠军的 AI。此前 OpenAI Five 与 DeepMind 的 AlphaStar 都曾在私下战胜高水平选手,但在公开职业比赛中落败,这也是 AI 首次在直播中击败电竞职业选手。
推荐理由:OpenAI Five 在直播中连续两局击败 Dota 2 世界冠军 OG,读者可据此了解 AI 在电竞对局中的实际进展。
OpenAI 将于 4 月 13 日上午 11:30(太平洋时间)举办 OpenAI Five 的最后一场线下活动。
OpenAI 在能量模型(EBM)的稳定可扩展训练上取得进展,样本质量和泛化能力优于现有模型。EBM 生成通过投入更多算力持续精修答案,在低温下可生成与 GAN 媲美的样本,同时具备似然类模型的模式覆盖保证。
OpenAI 公布 2019 届 Scholars 项目入选名单,8 名学者从 550 名申请者中选出。他们的专业背景涵盖文学、哲学、细胞生物学、统计学、经济学、量子物理和商业创新。
OpenAI 宣布成立 OpenAI LP,一家 capped-profit 公司,用于快速增加在算力和人才上的投入,同时设置制衡机制以推进其使命。
推荐理由:OpenAI 公布 capped-profit 公司结构,读者可了解其早期在算力与人才投入上的组织安排。
OpenAI 与 Google 研究人员合作推出 Activation Atlases,一种可视化神经元之间交互所代表含义的新技术。随着 AI 系统被部署到日益敏感的场景,更好地理解其内部决策过程有助于识别弱点和调查失败原因。
OpenAI 发布 Neural MMO,一个面向强化学习智能体的大规模多智能体游戏环境,支持在持久、开放式任务中容纳大量且数量可变的智能体。该平台通过引入众多智能体与物种,带来更好的探索、差异化的生态位形成以及整体能力的提升。
OpenAI 于 2 月 2 日举办了首届 Spinning Up 研讨会,这是其新教育计划的一部分。
OpenAI 发表论文指出,长期 AI 安全研究需要社会科学家参与,才能确保 AI 对齐算法在涉及真实人类时有效。将先进 AI 系统与人类价值观对齐,需解决人类理性、情感与偏见心理学相关的诸多不确定性。OpenAI 计划招聘社会科学家全职投入这一方向,推动机器学习与社会科学的合作。
OpenAI 训练了一个大规模无监督语言模型,能生成连贯的段落文本,在多项语言建模基准上达到当时最优表现。该模型无需针对性训练即可完成基础阅读理解、机器翻译、问答和摘要等任务。
推荐理由:OpenAI 公布一个无监督语言模型,在多项语言任务上无需针对性训练即可完成,可据此了解早期大模型的能力边界。
OpenAI 首期 Fellows 项目结业,每位成员在 6 个月学徒期内从机器学习初学者成长为 OpenAI 的核心贡献者。
OpenAI 发现梯度噪声尺度这一统计指标能预测神经网络训练在多种任务上的可并行性。由于复杂任务梯度噪声更大,未来更大的 batch size 可能变得有用,从而消除 AI 系统继续扩展的一个潜在限制。研究还表明神经网络训练并非神秘技艺,而是可以被严谨化和系统化。
OpenAI 发布训练环境 CoinRun,用于衡量智能体将经验迁移到新情境的泛化能力,并已帮助厘清强化学习领域一个长期存在的谜题。该环境复杂度介于简单任务与传统平台游戏之间,比《刺猬索尼克》更简单,但对当前最先进算法仍构成值得挑战的泛化测试。
OpenAI 发布 Spinning Up in Deep RL,一套面向任何人学习深度强化学习、成为熟练实践者的教育资源。该资源包含清晰的 RL 代码示例、教学练习、文档和教程。
OpenAI 开发了一种基于能量的模型,仅需五次演示即可学会识别并生成以 2D 点集表达的概念,如 near、above、between、closest 和 furthest。该模型还能实现跨域迁移:将 2D 粒子环境中习得的概念用于解决 3D 物理机器人任务。
OpenAI 开发了 Random Network Distillation(RND),一种基于预测的奖励方法,通过好奇心鼓励强化学习智能体探索环境,首次在《蒙特祖玛的复仇》上超越人类平均表现。
OpenAI 提出名为迭代放大(iterated amplification)的 AI 安全技术,通过把复杂任务拆解为更简单的子任务来指定超出人类规模的行为与目标,而非依赖标注数据或奖励函数。该构想仍处于极早期阶段,目前仅在简单的玩具算法领域完成实验,OpenAI 认为它可能成为可扩展的 AI 安全方案。