Deepmind의 WaveNet TTS/오디오 합성 리뷰 (당신에게 GPT처럼 보이나요?)
Tacotron 이전에, VALL-E 이전에, 신경 코덱이 오디오를 토큰으로 변환하기 이전에, DeepMind의 WaveNet은 신경망이 원본 오디오 파형을 샘플 단위로 생성할 수 있음을 보여준 논문이었고 모든 매개변수식
OpenAI GPT-4의 비전+텍스트 모델, 데이터 및 학습 비용 공개 (추측)
OpenAI는 GPT-4의 아키텍처, 파라미터 수, 학습 데이터 또는 컴퓨팅 예산을 공개하지 않기로 악명높으며, 이는 기술 보고서를 ML 커뮤니티를 위한 로르샤흐 테스트로 바꾸었습니다.
GPT-4의 기술 보고서 리뷰 (한눈에 보는 GPT-4)
GPT-4의 기술 보고서는 아키텍처 세부사항이 부족하고 능력 주장이 많기로 악명높으며, 이는 명확한 리뷰를 그 위에 구축하는 모든 사람을 위해 필수 읽기로 만듭니다.
OpenAI의 GPT-3에 대한 심층 리뷰 : 언어 모델은 소수 샷 학습자입니다 (파트 3/3: 결과 및 나머지)
이 3부작 GPT-3 심층 분석의 최종 회차는 결과에 도달합니다: 1,750억 개의 파라미터를 벤치마크 스위트에 투입하고 미세 조정을 완전히 건너뛸 때 실제로 어떤 일이 발생하는지에 대해.
[10분] OpenAI의 Whisper API가 ChatGPT만큼 좋지 않은 이유 설명
Whisper는 큰 성공을 거두었지만, GPT-3이 NLP를 재편했던 방식으로 ASR을 재편하지는 못했습니다. 이 10분짜리 리뷰는 그 이유가 논문 자체에 내재되어 있다고 주장합니다.
OpenAI의 GPT-3에 대한 심층 검토: 언어 모델은 Few-Shot 학습자입니다 (파트 2/3: 결과)
이 GPT-3 심층 분석의 2부는 설정을 넘어 실제로 사람들이 NLP를 재생각하게 한 결과로 이동합니다.
ChatGPT/ChatGPT Plus/InstructGPT: 인간 피드백으로 지시를 따르도록 언어 모델 훈련
ChatGPT 제품 뒤에는 InstructGPT 논문이 있으며, 이 상세 리뷰는 원시 GPT-3을 사람들이 실제로 대화하고 싶어 하는 것으로 변환한 파이프라인을 자세히 분석합니다.
3분 안에 ChatGPT/ChatGPT Plus가 어떻게 작동하는지 설명
ChatGPT는 외부에서는 마법처럼 보이지만, 어디를 봐야 하는지 알면 레시피는 잘 문서화되어 있으며, 이 3분 설명은 핵심 아이디어를 요약합니다.
[Olewave의 리뷰] OpenAI의 Whisper ASR: 대규모 약한 지도를 통한 강건한 음성 인식
OpenAI가 Whisper를 출시했을 때, ASR 커뮤니티는 68만 시간의 다국어, 다중 작업, 웹 크롤링 오디오로 훈련되어 사투리, 배경 소음, 기술 용어 전반에 걸쳐
Google이 AI 봇이 센티언트라고 말한 Blake Lemoine을 해고했나? LaMDA나 ChatGPT가 인간처럼 생각할까?
Google이 LaMDA가 센티언트가 되었다는 주장을 공개한 Blake Lemoine을 해고했을 때, 그 이야기는 바이럴이 되었지만, 근본적인 질문이 남았습니다: LaMDA와 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델이 실제로 생각을