人工智能建立信任措施：研讨会论文集

人工智能建立信任措施：研讨会论文集

基金会模型最终可能会引入几种破坏国家安全的途径：事故、意外升级、无意冲突、武器扩散和对人类外交的干扰只是一长串清单上的几个。由OpenAI的地缘政治团队和加州大学伯克利风险与安全实验室主办的人工智能信心建设措施研讨会汇集了一个多利益相关方小组，思考减轻基金会模型对国际安全带来的潜在风险的工具和策略。建立信任措施（CBMs）起源于冷战，是减少敌意，防止冲突升级和改善各方之间信任的行动。建立信任措施
2023-08-06 浏览(572) 评论(0)
前沿人工智能监管：管理公共安全的新风险

前沿人工智能监管：管理公共安全的新风险

先进的人工智能模型有望为人类带来巨大利益，但社会需要主动管理随之而来的风险。在本文中，我们专注于我们所谓的“前沿人工智能”模型：功能强大的基础模型，可能具有足以对公共安全构成严重风险的危险能力。前沿人工智能模型带来了独特的监管挑战：危险的能力可能会意外出现;很难可靠地防止部署的模型被滥用;而且，很难阻止模型的功能广泛扩散。为了应对这些挑战，至少需要三个构建模块来监管前沿模型：（1）标准制定流程，
2023-08-06 浏览(591) 评论(0)
用过程监督改进数学推理

用过程监督改进数学推理

介绍近年来，大型语言模型在执行复杂多步骤推理的能力方面有了很大的提高。然而，即使是最先进的模型仍然会产生逻辑错误，通常称为幻觉。减轻幻觉是建立一致的AGI的关键一步。我们可以训练奖励模型来检测幻觉，使用结果监督（根据最终结果提供反馈）或过程监督（为思维链中的每个步骤提供反馈）。在以往工作的基础上1，我们使用 MATH 数据集对这两种方法进行了详细比较2作为我们的试验台。我们发现，即使以结果来判断
2023-06-17 浏览(617) 评论(0)
chatgpt发行说明(2023年12 月 15 日至2023年5 月 3 日）

chatgpt发行说明(2023年12 月 15 日至2023年5 月 3 日）

发行说明（5 月 3 日） 我们对 ChatGPT 进行了多项更新！这是新功能： 您现在可以关闭聊天记录并从 ChatGPT 设置中导出您的数据。禁用聊天记录时开始的对话不会用于训练和改进我们的模型，也不会出现在历史记录侧边栏中。 我们将于 5 月 10 日弃用 Legacy (GPT-3.5) 模型。用户将能够使用此模型继续他们现有的对话，但新消息将使用默认模型。 发行说明（3 月 23
2023-05-15 浏览(607) 评论(0)
chatgpt Web 浏览和插件现已推出测试版（5 月 12 日）

chatgpt Web 浏览和插件现已推出测试版（5 月 12 日）

如果您是 ChatGPT Plus 用户，可以抢先体验实验性新功能，这些功能可能会在开发过程中发生变化。我们将通过您设置中的新测试版面板访问这些功能，该面板将在下周向所有 Plus 用户推出。 向您推出测试版面板后，您将能够尝试两个新功能： 网页浏览：试用新版本的 ChatGPT，它知道何时以及如何浏览互联网以回答有关近期主题和事件的问题。 插件：试用新版本的 ChatGPT，它知道何时以
2023-05-15 浏览(639) 评论(0)
OpenAI研究 语言模型可以解释语言模型中的神经元论文

OpenAI研究 语言模型可以解释语言模型中的神经元论文

语言模型已经变得更加强大，部署也越来越广泛，但我们对它们内部工作方式的理解仍然非常有限。例如，可能很难从他们的输出中检测出他们是否使用有偏见的启发式方法或进行欺骗。可解释性研究旨在通过查看模型内部来发现其他信息。 可解释性研究的一种简单方法是首先了解各个组件（神经元和注意力头）在做什么。这传统上要求人类手动地 检查 神经元找出它们所代表的数据的哪些特征。这个过程不能很好地扩展：很难将其应用于具有
2023-05-14 浏览(654) 评论(0)
很棒的 ChatGPT 提示

很棒的 ChatGPT 提示

欢迎来到“Awesome ChatGPT Prompts”存储库！这是一组用于 ChatGPT 模型的提示示例。 ChatGPT模型是由OpenAI训练的大型语言模型，能够生成类人文本。通过向它提供提示，它可以生成继续对话或扩展给定提示的响应。 在此存储库中，您将找到可与 ChatGPT 一起使用的各种提示。我们鼓励您将自己的提示添加到列表中，并使用 ChatGPT 生成新提示。 要开始使用
2023-05-07 浏览(677) 评论(0)
OpenAI研究 GPT 就是 GPT：早期了解大型语言模型对劳动力市场的影响潜力

OpenAI研究 GPT 就是 GPT：早期了解大型语言模型对劳动力市场的影响潜力

我们调查了生成式预训练 Transformer (GPT) 模型和相关技术对美国劳动力市场的潜在影响。使用新的标准，我们根据职业与 GPT 能力的对应关系评估职业，结合人类专业知识和 GPT-4 的分类。我们的调查结果表明，大约 80% 的美国劳动力至少有 10% 的工作任务会受到 GPT 的引入影响，而大约 19% 的员工可能会看到至少 50% 的工作任务受到影响。这种影响涵盖所有工资水平，高收
2023-04-24 浏览(767) 评论(0)
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