OpenAI 封禁与俄罗斯关联的“Bad Grammar”Telegram 评论行动账号
OpenAI 封禁了与一个此前未被报道的俄罗斯来源行动相关的账号,该行动被其命名为“Bad Grammar”。这些账号利用 AI 生成英语和俄语的 Telegram 评论,涉及乌克兰、摩尔多瓦、波罗的海地区和美国政治话题。
推荐理由:OpenAI 披露了一个此前未被报道的俄罗斯来源影响力行动,读者可了解其账号封禁与 AI 生成评论的具体用途。
OpenAI 封禁了与一个此前未被报道的俄罗斯来源行动相关的账号,该行动被其命名为“Bad Grammar”。这些账号利用 AI 生成英语和俄语的 Telegram 评论,涉及乌克兰、摩尔多瓦、波罗的海地区和美国政治话题。
推荐理由:OpenAI 披露了一个此前未被报道的俄罗斯来源影响力行动,读者可了解其账号封禁与 AI 生成评论的具体用途。
OpenAI 封禁了与源自俄罗斯的影响力行动 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、翻译和网站文案,覆盖多种语言。
推荐理由:OpenAI 披露封禁与俄罗斯相关的影响力行动账号,读者可了解生成式 AI 被用于跨语言舆论操作的具体形态。
OpenAI 封禁了与一起此前未报告的以色列来源行动相关的账号,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。
OpenAI 封禁了与源自中国的行动 Spamouflage 相关的账号,该行动利用 AI 研究社交媒体活动、生成帖子,并为此前未被报道的网站进行调试。
OpenAI 封禁了与伊朗背景行动"IUVM"相关的账号,该行动利用 AI 生成并翻译亲伊朗、反以色列和反美的网站内容。
Hugging Face Inference Endpoints 通过自定义 inference handler,把 Whisper ASR、Pyannote 说话人分离和推测解码组合在单个 API 端点中。
Hugging Face 的 Leaderboards and Evals 团队发现,同一任务下仅改变提示词格式,模型得分波动可达约 10 分,Qwen1.5-7B 在 7 种提示变体下准确率从 51.2% 跌至 22.9%,且模型排名也随之改变。为此该团队与 .txt 合作,尝试用 Outlines 库的结构化生成约束输出,从输出端而非输入端减少提示词格式带来的方差。
Hugging Face 发布 StarCoder2-15B-Instruct-v0.1,这是首个完全自对齐、流程完全透明且许可宽松的代码大语言模型,仅用 StarCoder2-15B 自身生成指令-响应对进行微调,无需人工标注或从大型专有模型蒸馏数据。
OpenAI 与金融时报达成合作,将后者的新闻内容引入 ChatGPT,双方还将为 FT 读者共同开发新的 AI 体验。
OpenAI 正在加速救命疗法的开发。
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 模型的弃用计划,这些模型将于 2024 年初退役。
推荐理由:官方说明 GPT-4 API 正式开放,并给出旧版 Completions 模型的退役时间表,便于开发者安排迁移。
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。此次更新面向企业级支持,具体功能细节与可用范围尚未在原文中披露。
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 AGIEval 任务,目前实现 Classic 与 Reflect 两种提示策略,Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 已参与评测。
Hugging Face 发布 JAT(Jack of All Trades),一个基于 GPT-Neo 架构的多模态 Transformer 智能体,用单一网络在 157 项训练任务上达到专家平均性能的 65.8%。
OpenAI 提出"指令层级"方法,训练 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,该方法旨在让模型区分指令优先级。
Hugging Face 推出 Open Medical-LLM Leaderboard,用统一平台评测大语言模型在医疗任务上的表现,以准确率为主要指标,覆盖 MedQA、MedMCQA、PubMedQA 及 MMLU 医学与生物学子集。
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,并推出基于 Llama 3 8B 微调的安全模型 Llama Guard 2,全部 5 个模型已上线 Hugging Face Hub。
推荐理由:Meta 发布 Llama 3 并同步接入 Hugging Face 生态,读者可了解新分词器、GQA 与 15T token 训练带来的变化。
Mistral 发布最新开源模型 Mixtral 8x22B,采用稀疏 Mixture-of-Experts 架构,141B 参数中仅激活 39B,以 Apache 2.0 许可开放。
推荐理由:原文给出 Mixtral 8x22B 的激活参数、上下文窗口与开源许可,读者可据此判断其成本与部署取舍。
Ryght 正式发布面向生命科学知识工作者的免费安全平台 Ryght Preview,并借助 Hugging Face 专家支持计划加速其企业级生成式 AI 平台开发。
Hugging Face 上线 LiveCodeBench 排行榜,基于 UC Berkeley、MIT 和 Cornell 研究者开发的基准,按题目发布时间窗口评估代码 LLM,以检测和防止数据污染。
Zama 将 Concrete ML 预编译模型部署到 Hugging Face Endpoints,通过自定义 inference handler 实现一键部署,用户可直接在加密数据上运行 FHE 推理而无需解密。
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情况下拉取源码最新改动。
Hugging Face 发布 Idefics2,一个 8B 参数的通用多模态模型,可接受任意文本与图像序列输入并生成文本回复,采用 Apache 2.0 开源许可。
推荐理由:8B 参数、Apache 2.0 开源,并给出与更大模型的基准对比和微调入口,便于判断多模态选型。
OpenAI 宣布在亚洲设立首个办公室,落地日本。同时发布一款针对日语优化的 GPT-4 定制模型。
推荐理由:OpenAI 宣布在亚洲设立首个办公室并推出日语优化的 GPT-4 定制模型,可了解其日本市场布局。
Hugging Face 发布视觉语言模型入门指南,梳理了 LLaVA 1.6、CogVLM、Qwen-VL、Fuyu-8B、KOSMOS-2 等开源 VLM 的模型规模、图像分辨率与 grounding 等能力,并介绍 Vision Arena、Open VLM Leaderboard 及 MMMU、MMBench 等评测基准。
Hugging Face 推出 Deploy on Google Cloud,可将 Hub 上数千个基础模型一键部署到 Google Cloud 的 Vertex AI 或 GKE,并作为自有账号内的 API Endpoint 运行。
Google 发布 CodeGemma 系列开源代码模型,包含 2B 基础模型、7B 基础模型和 7B Instruct 三个版本,基于预训练的 2B 和 7B Gemma checkpoint 额外训练 5000 亿 token 的英文、数学和代码数据。
推荐理由:Google 与 Hugging Face 联合发布三个开源代码模型,读者可对照 HumanEval 等基准数据判断其与同尺寸模型的差距。
Klarna 的 AI 助手承担了相当于 700 名全职客服的工作量,用于革新个人购物、客户服务与员工生产力。
Hugging Face 宣布与云安全公司 Wiz 合作提升平台及 AI/ML 生态安全,并已集成 Wiz 进行漏洞管理和云安全态势管理(CSPM)。Wiz 研究团队通过 pickle 在沙箱计算环境中运行任意代码,发现了相关缺陷,Hugging Face 表示已修复全部漏洞。
OpenAI 为微调 API 增加新功能,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。
MotherDuck 与 Numbers Station 推出的 DuckDB-NSQL-7B 可从自然语言生成 DuckDB SQL,该模型基于 Meta Llama-2-7b 微调,并用 DuckDB text-to-SQL 数据对进一步优化。
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,实现生产级部署。
Harvey 与 OpenAI 合作,为法律专业人士构建了一个定制训练的模型。
Hugging Face Hub 推出 Deploy on Cloudflare Workers AI 集成,让开发者以无服务器 API 方式调用开源模型,由部署在 Cloudflare 边缘数据中心的 GPU 驱动,采用按请求计费模式。
Oscar 将 AI 引入健康保险业务,以降低保险成本并改善患者护理。该合作旨在通过 AI 技术优化保险运营流程,减少开支的同时提升护理服务质量。
OpenAI 宣布让用户无需注册即可直接使用 ChatGPT,以便更多人体验 AI 带来的好处。
推荐理由:OpenAI 官方说明 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做法。
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。该模型可根据声音样本创建定制语音,OpenAI 目前仅以较小规模进行测试。
Zelma 借助 GPT-4 让教育数据变得易于获取。
Pollen Robotics 开源 pollen-vision 库,为机器人提供零样本视觉模型统一接口,首个版本聚焦 3D 物体检测,通过 OWL-ViT、Mobile SAM 和 RAM 组合输出物体在 3D 空间中的 (x, y, z) 坐标。
OpenAI 表示,自上月发布 Sora 以来,一直在与艺术家合作,了解 Sora 如何辅助他们的创作过程。