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AI系列:OpenAI 闭门讨论会 V3,GPT-4 纪要

1.简述

最近 AI 大热,自己也喜欢凑热闹;但有点不同,凑热闹,是认真的凑热闹。

最近一个阶段,都挤时间,关注下进展。

看到了一份分享的讨论纪要,很简洁,学习一下关键术语,顺便留一个备份。

2.个人思考

这部分,整个思考过程,都使用了 Bard (https://bard.google.com/),利用 AI 学习 AI 知识,非常流畅。 省去了搜索引擎中,反复翻找答案的步骤。

几个术语/思考要点:

几个背景知识:

1.有限游戏:以取胜为目的,有明确的开端、终结和界限,在开赛前,参与者需要对游戏规则和获胜条件达成一致,规则在游戏进行过程中不可改变;

2.无限游戏:以延续游戏为目的,因此,无限游戏没有明确的开端、终结和界限,为了让游戏延续,规则可以在游戏过程中进行改变。

几个疑问:

1.当前模型 175B,再加20B的视觉模型分支

疑问:GPT 本质是串联拼装的模型吗? 先从视觉模型中提取低位文本再送入核心模型

3.原文

原始内容: 《OpenAI 闭门讨论会V3纪要》合订版

【说明】:如果希望获得 pdf 版本,可添加 公众号:NingG , 发送 chatgpt 关键字来获取。

这份资料的焦点:

围绕 GPT-4,集中讨论了几个问题:

1.对模型能力演变和边界:包括 GPT-4 发布后,有哪些新技术导入、解锁了哪些新能力、带来了哪些新机会、从应用算力/infra/研究上的变化,已经未来的研究走向、关键要素、带来哪些具体的影响/案例/新机会,还有 LLM 的能力边界。

2.对 AI Native Apps 的思考:包括应用 LLM 有哪些好案例、有什么特点、关键要素是什么,看好什么垂直类应用、有哪些壁垒,应该怎么做 AI Natives App 等;

3.对模型格局的思考:OpenAI 一家独大,还是多寡头,模型和应用的关系;垂直类应用都需要开发自己的模型,还是基于 OpenAI 开发;

4.LLM 的非共识判断.

附上几个图片:(图片太多,只贴了前 4 张,完整全文 45 张

原文地址:https://ningg.top/ai-series-openai-close-door-conf-chatgpt-4/
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