NadiAIGlobal AI news. Concise. Clear. Easy to follow.
Penyelidik membangunkan kaedah untuk menilai sama ada pengklasifikasi rangkaian neural boleh mempertahankan diri daripada serangan adversarial yang tidak dilatih untuk menghadapinya. Kaedah itu memperkenalkan metrik baharu, UAR (Unforeseen Attack Robustness), untuk mengukur ketahanan model terhadap serangan tidak dijangka dan menekankan kepentingan menguji pelbagai jenis serangan yang tidak diduga.
OpenAI kini membuka permohonan untuk kelas ketiga program OpenAI Scholars. Pengumuman itu dibuat oleh OpenAI menerusi saluran berita rasminya.
OpenAI melatih dua rangkaian neural dalam simulasi untuk mengendalikan tangan robot mirip manusia bagi menyelesaikan Rubik’s Cube. Latihan menggunakan kod OpenAI Five dan teknik Automatic Domain Randomization membolehkan sistem menahan gangguan tidak diduga seperti dicucuk mainan zirafah.
OpenAI mengeluarkan versi terbesarnya GPT-2 (1.5 bilion parameter) bersama kod dan berat model sebagai pelepasan akhir dalam pelan pelepasan berperingkat mereka. Tujuan termasuk memudahkan pengesanan keluaran GPT-2 dan menyediakan contoh kes untuk pembangun model berkuasa serta meneruskan perbincangan tentang penerbitan bertanggungjawab.
OpenAI menunjukkan fenomena double descent berlaku pada CNN, ResNet dan transformer: prestasi meningkat, kemudian merosot, lalu meningkat semula apabila saiz model, jumlah data atau masa latihan ditambah. Fenomena ini sering diuruskan dengan regularisasi tetapi masih belum difahami sepenuhnya, dan memerlukan kajian lanjut.
OpenAI News menerbitkan analisis tentang "scaling laws" bagi model bahasa neural. Ringkasan itu membincangkan bagaimana saiz model, jumlah data dan prestasi saling berkaitan menurut laporan OpenAI.
OpenAI mengumumkan mereka menstandardkan rangka kerja pembelajaran mendalam kepada PyTorch. Maklumat itu disiarkan oleh OpenAI sendiri.
OpenAI memperkenalkan Microscope, koleksi visualisasi setiap lapisan dan neuron penting bagi lapan model visi yang sering dikaji dalam interpretabiliti. Peranti ini memudahkan analisis ciri dalam rangkaian neural dan dimaksudkan untuk membantu komuniti penyelidikan memahami sistem kompleks tersebut.
OpenAI memperkenalkan Jukebox, rangkaian neural yang menghasilkan muzik, termasuk nyanyian asas, sebagai audio mentah dalam pelbagai genre dan gaya artis. Syarikat itu menerbitkan berat model dan kod, serta alat untuk meneroka sampel yang dijana.
Analisis OpenAI menunjukkan sejak 2012 jumlah compute untuk melatih rangkaian neural mencapai prestasi ImageNet berkurang dua kali setiap 16 bulan. Berbanding 2012, kini diperlukan 44 kali kurang compute untuk mencapai tahap AlexNet, melebihi peningkatan 11x yang dijangka oleh Moore's Law.
OpenAI mengumumkan pelancaran API untuk mengakses model AI baharu yang dibangunkannya. Pengumuman itu disiarkan oleh OpenAI News dan petikan ini tidak menyertakan butiran teknikal atau tarikh pelancaran.
OpenAI melaporkan bahawa model transformer besar yang dilatih pada urutan piksel boleh menghasilkan sambungan imej dan sampel yang koheren. Mereka juga menemui korelasi antara kualiti sampel dan ketepatan klasifikasi imej, dengan model generatif terbaik menampilkan ciri kompetitif berbanding rangkaian konvolusi dalam tetapan tanpa penyeliaan.