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.
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.
[Olewave's Review] CLIP (3/3): 자연어 감독으로부터의 전이 가능한 시각 모델 학습
이 CLIP 검토의 마지막 부분은 결과 섹션에 도달하며, 여기서 OpenAI의 대조적 이미지-텍스트 모델이 흥미로운 아이디어에서 전체 멀티모달 스택의 기초 계층 기본 요소로 전환되었습니다.
[Olewave's Review] CLIP (2/3): 자연어 감독으로부터의 전이 가능한 시각 모델 학습
OpenAI의 CLIP은 고정 레이블 세트를 버리고 대신 인터넷에서 수집한 4억 개의 (이미지, 텍스트) 쌍으로 훈련함으로써 컴퓨터 비전의 스크립트를 뒤집었습니다.
[Olewave's Review] CLIP (1/3): 자연어 감독으로부터의 전이 가능한 시각 모델 학습
BLIP, LLaVA, 또는 가치 있는 음성-LLM이 있기 전에 CLIP이 있었으며, 이것이 이야기가 시작되는 곳입니다.