揭秘RLHF；可商用开源LLM列表；领域编译器的前世今生
那么，从推动这一系列变革的科学家角度，他究竟如何看待当先ChatGPT、GPT-4模型的发展？他对AI的思考和坚定信念从何而来？OpenAI下一步研究方向是什么？他又如何看待AI对社会的影响？
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2. 科普：人类反馈的强化学习（RLHF）
ChatGPT中的RLHF究竟是如何运作的？它为什么有效？
链接：
https://huyenchip.com/2023/05/02/rlhf.html
大型语言模型（LLM）有一个众所周知的“硬伤”——它们经常会一本正经编造貌似真实的内容。作为ChatGPT项目的主要负责人以及OpenAI强化学习团队的领导者，John Schulman在最近的Berkeley EECS会议上系统性地分享了OpenAI在人类反馈的强化学习（RLHF）方面所做的工作，以及语言模型的幻觉等亟待解决的问题，同时也介绍了解决这些挑战的潜在思路。
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随着ChatGPT等大型语言模型的发布，人们对“RLHF训练（即基于人类反馈的强化学习训练）”的重要性进行了诸多讨论。在训练语言模型方面，我一度困惑于为什么强化学习比从演示中学习（也称为监督学习）更好，难道从演示中学习（或根据语言模型术语中的“指令微调”，学习模仿人类写的回答）还不够？
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此前，ChatGPT负责人John Schulman介绍了RLHF想法的起源，关键在于他们在语言模型中应用强化学习，使用人类反馈去定义奖励函数。此外，OpenAI的RLHF所使用的诸多技术也是基于前人研究基础上组合而成的成果，其中就包括Natasha Jaques的工作。
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6. Constitution AI：训练大型语言模型的最佳方法？
语言模型如何决定它会处理哪些问题以及它认为不合适的问题？为什么它会鼓励某些行为而阻止其他行为？语言模型可能具有哪些“价值观（values）”？
这些都是人们努力解决的问题。Anthropic最近发表的关于“Constitution AI”的研究认为，这种方法为语言模型提供了显式的价值观，而不是通过大规模人类反馈隐式确定的价值观。这不是一个完美的方法，但它确实使人工智能系统的价值更容易理解，也更容易根据需要进行调整。Claude模型就使用Constitution AI进行训练，从而让其更安全。Anthropic认为，这种方法优于用于训练ChatGPT等系统的其他方法。
链接：
1. https://www.anthropic.com/index/claudes-constitution；
2. https://arxiv.org/abs/2212.08073
此前，OpenAI首席科学家Ilya Sutskever谈到，他希望通过改进强化学习反馈步骤来阻止神经网络产生“幻觉”。不过，向量嵌入（vector embeddings）看上去是解决这一挑战的更为简单有效的方法，它可以为LLM创建一个长期记忆的数据库。通过将权威、可信的信息转换为向量，并将它们加载到向量数据库中，数据库能为LLM提供可靠的信息源，从而减少模型产生幻觉的可能性。
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8. 大语言模型（LLM）微调技术笔记
在预训练后，大模型可以获得解决各种任务的通用能力。然而，越来越多的研究表明，大语言模型的能力可以根据特定目标进一步调整。这就是微调技术，目前主要有两种微调大模型的方法指令微调、对齐微调，OpenAI发布的ChatGPT主要应用了微调技术，从而获得了惊艳全世界的效果。
链接：
https://github.com/ninehills/ninehills.github.io/issues/92
9. 大型语言模型综述
在这篇综述中，研究者们介绍了大型语言模型的背景、主要研究方向、主流技术以及最新进展。他们特别关注LLM的四个主要方面，即预训练、适应性精调、应用和能力评估。此外，他们还总结了LLM的现有资源，并讨论了未来发展方向等问题。
链接：
https://arxiv.org/abs/2303.18223
10. 那些开源的LLM和数据集、研究洞见
开源的力量正在源源不断地影响着整个 AI 社区，无论是 LLM 还是数据集。本文作者 Sebastian Raschka 对相关资源进行了汇总，并分享了自己的洞见。
链接：
11. Open LLMs：可供商业使用的开源大型语言模型列表
本文列出的 LLM 均已获得商业用途许可（基于 Apache 2.0、MIT、OpenRAIL-M）。
链接：
https://github.com/eugeneyan/open-llms
12. 羊驼系列大模型和ChatGPT差多少？详细测评后，我沉默了
总的来说，该测试得出的结论是：MPT 还没有准备好在现实世界中使用，而 Vicuna 对于许多任务来说是 ChatGPT (3.5) 的可行替代品。
链接：
13. 大型语言模型的推理演算
本文详细阐述了大型语言模型推理性能的几个基本原理，不含任何实验数据或复杂的数学公式，旨在加深读者对相关原理的理解。此外，作者还提出了一种极其简单的推理时延模型，该模型与实证结果拟合度高，可更好地预测和解释Transformer模型的推理过程。
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Transformer语言模型的许多基本重要信息可以通过简单计算得出。不幸的是，这些计算公式在自然语言处理（NLP）社区中并不广为人知。AI非营利研究组织EleutherAI收集整理这些公式，并介绍这些公式的来源和重要性。
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15. 机器学习系统的九种设计模式
设计模式是针对软件工程中常见问题的可重复使用、经过时间考验的解决方案。他们将最佳实践和过去的知识进行提炼，成为从业者的实用建议，并提供共享词汇表，以便有效协作。本文作者分享了在机器学习系统中的主要设计模式。
链接：
https://eugeneyan.com/writing/more-patterns/
16. 编译器大佬Chris Lattner全新编程语言「Mojo」：兼容Python核心功能
Mojo结合了Python的可用性与C的性能，释放了AI硬件无与伦比的可编程性和AI模型的可扩展性」—— 它与Python一样易于使用，但具有C++和Rust的性能。此外，Mojo提供了利用整个Python库生态系统的能力。
链接：
17. 领域编译器发展的前世今生
近年来，随着GPU和DSA架构在不同领域的广泛应用，特别是AI系统相关技术的飞速发展，对于编译器的需求越来越强烈。编译器已经从一个相对小众的研究领域，变为学界和业界都高度关注并大量投入的方向。与此同时，编译器的开发人员也从芯片研发团队开始延伸到更上层的软件层面。在很多领域的软件系统中，都开始引入编译技术来实现提升开发效率或运行效率等目标。本文从领域编译器的角色着眼，来讨论领域编译器发展的前世今生。
链接：
通过这篇笔记，希望能初步了解 OneFlow 在 Eager 模式下对设备的管理方式、设备执行计算的过程以及如何充分利用设备计算能力。这里的设备主要指类似 CUDA 这样的并行计算加速设备。
链接：
其他人都在看
试用OneFlow: github.com/Oneflow-Inc/oneflow/
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