最近的ChatGPT让OpenAI这家企业的名声更上一个台阶，这篇博客将详细介绍OpenAI这家企业及其发布的AI成果。由于OpenAI成立仅仅7年，因此，本文罗列了这7年时间里OpenAI最重要的研究成果。本篇博客内容较长，因为涵盖了过去7年OpenAI发布的重要技术成果！

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OpenAI介绍及其成果简介 | 学习数据(Datalearner)

OpenAI是全球最著名的人工智能研究机构，发布了许多著名的人工智能技术和成果，如大语言模型GPT系列、文本生成图片预训练模型DALL・E系列、语音识别模型Whisper系列等。由于这些模型在各自领域都有相当惊艳的表现，引起了全世界广泛的关注。

OpenAI是由马斯克（Elon Musk）等人于2015年在旧金山创立的一家非盈利的人工智能研究公司，启动资金就有10亿美金，算是标准的富二代。正是由于”金钱“的力量，OpenAI的目标就是不受经济回报的限制来推进数字智能造福人类。OpenAI建立的目标就是为了与其它机构合作，进行AI的相关研究，并开放研究成果以促进AI技术的发展。OpenAI也被认为是DeepMind的有力竞争者。但是，从GPT-2模型之后，OpenAI认为模型效果太好，可能会被用来做不好的事情，因此开始限制研究成果的”开放“，这一点被很多人吐槽。2019年3月11日，OpenAI宣布从”非盈利（non-profit）“性质过度到”封顶（‘capped’ for profit）“营利性，利润上限为任何投资的100倍（创立了OpenAI LP公司）。也是这一年，微软向该公司投资了10亿美金，并获得了OpenAI技术的商业化授权。从此，OpenAI的一些技术开始出现在微软的产品和业务上。不过，OpenAI与微软的合作其实从2016年就开始，2016年，微软的云服务Azure为OpenAI提供了大规模实验的平台。Azure彼时已经为他们提供了带有InfiniBand互连的K80 GPU的算力资源，以优化深度学习的训练。2020年9月22日，OpenAI开始授权微软使用他们的GPT-3模型，也是全球首个可以享受GPT-3能力的公司。2020年6月11日，OpenAI发布了OpenAI API，这也是OpenAI第一个商业化产品。官方解释了，他们认为开发商业产品是确保OpenAI有足够资金继续投入AI研究的有效手段。自此，OpenAI也正是开始商业化运作。官方也解释了，使用API的方式提供模型而不是开源模型也将降低模型的使用门槛，毕竟对于中小企业来说，部署强大的AI模型所需要的成本可能更高。

OpenAI发布了很多人工智能相关的技术，从工具到算法到论文到模型，都有涉及。这里将简单介绍一下他们发布的相关研究成果。由于OpenAI的成立时间很短，我们将根据年份来说明OpenAI发布的主要技术成果。

2016年4月27日，OpenAI发布了他们的第一个项目――OpenAI Gym Beta，这是一个用来开发和比较不同强化学习算法的工具。这个工具起初是OpenAI研究人员用来加速他们强化学习研究的，这个工具也是OpenAI第一个开放的成果。

2017年5月24日，OpenAI开源了一个重现强化学习算法的工具――OpenAI Baselines。强化学习由于过程十分复杂且影响因素众多，导致很多实验难以复现。因此，OpenAI开源了这个工具，目标是提供用于正确的强化学习算法实现的一些最佳实践，以帮助大家提高强化学习的研究效率。OpenAI Baselines中第一个基线化的模型是DQN（Deep Q-Network）

2018年6月11日，OpenAI公布了一个在诸多语言处理任务上都取得了很好结果的算法，即著名的GPT，这也是该算法的第一个版本。GPT是第一个将transformer与无监督的预训练技术相结合，其取得的效果要好于当前的已知算法。这个算法算是OpenAI大语言模型的探索性的先驱，也使得后面出现了更强大的GPT系列。也是在2018年6月份，OpenAI宣布他们的OpenAI Five已经开始在Dota2游戏中击败业余人类团队，并表示在未来2个月将与世界顶级玩家进行对战。OpenAI Five使用了256个P100 GPUs和128000个CPU核，每天玩180年时长的游戏来训练模型。在随后的几个月里OpenAI Five详情继续公布。在8月份的专业比赛中，OpenAI Five输掉了2场与顶级选手的比赛，但是比赛的前25-30分钟内，OpenAI Five的模型的有着十分良好的表现。OpenAI Five继续发展并在2019年4月15日宣布打败了当时的Dota2世界冠军。

2019年2月14日，OpenAI在博客《Better Language Models and Their Implications》中官宣GPT-2模型。也正是在这篇博客中，官方说到由于模型效果太好，他们担心模型会被恶意使用，在没有想好如何限制malicious applications之前是不会发布预训练结果的。GPT-2模型有15亿参数，基于800万网页数据训练。GPT-2就是GPT的规模化结果，在10倍以上的数据以10倍以上的参数训练。OpenAI在2月份GPT-2发布的时候仅仅公开了他们的1.24亿版本的预训练结果，其后的5月份发布了3.55亿参数版本的预训练结果，并在半年后的8月份发布了一个7.74亿参数版本的GPT-2预训练结果。2019年11月5日，15亿参数的完整版本的GPT-2预训练结果发布。同年3月4日，OpenAI发布了一个用于强化学习代理的大规模多代理游戏环境：Neural MMO。该平台支持在一个持久的、开放的任务中的存在大量的、可变的代理。许多代理和物种的加入导致了更好的探索，分歧的利基形成，以及更大的整体能力。4月25日，OpenAI继续公布他们最新的研究成果：MuseNet，这是一个深度神经网络，可以用10种不同的乐器生成4分钟的音乐作品，并且可以结合从乡村到莫扎特到披头士的风格。这是OpenAI将生成模型从自然语言处理领域拓展到其它领域开始。

2020年4月14日，OpenAI发布了Microscope，这是一个用于分析神经网络内部特征形成过程的可视化工具，也是OpenAI为了理解神经网络模型所作出的努力。2020年5月28日，OpenAI的研究人员直接提交了论文《Language Models are Few-Shot Learners》，正式公布了GPT-3相关的研究结果，这也是当时全球最大的预训练模型，参数1750亿！GPT-3在论文中展示了强大的能力，但是如前面的版本一样，官方没有公布预训练结果文件。但是，同年9月，GPT-3的商业化授权给了微软。同年6月17日，OpenAI发布了Image GPT模型，将GPT的成功引入计算机视觉领域。研究人员认为，transformer是与领域无关的，它们都是从序列中建模，因此计算机视觉领域依然可以使用。Image GPT也在当时取得了很好的成绩！

2021年1月5日，OpenAI发布CLIP，它能有效地从自然语言监督中学习视觉概念。CLIP可以应用于任何视觉分类基准，只需提供要识别的视觉类别的名称，类似于GPT-2和GPT-3的 "zero-shot "能力。这个模型是今年来多模态领域很有代表性的一项工作。同一天，OpenAI发布了DALL・E模型，这也是一个具有很大影响力的模型，DALL・E是一个120亿个参数的GPT-3版本，它被训练成使用文本-图像对的数据集，从文本描述中生成图像。DALL・E可以创造动物和物体的拟人化版本，以合理的方式组合不相关的概念，渲染文本，以及对现有图像进行转换。DALL・E的发布再一次惊艳世人。2021年8月10日，OpenAI发布了Codex。OpenAI Codex是GPT-3的后代；它的训练数据既包含自然语言，也包含数十亿行公开的源代码，包括GitHub公共存储库中的代码。OpenAI Codex就是Github Coplilot背后的模型。当然，Codex也没有公布，而是OpenAI收费的API。

2022年1月27日，OpenAI发布了InstructGPT。这是比GPT-3更好的遵循用户意图的语言模型，同时也让它们更真实，且less toxic，使用的技术是通过alignment研究开发的。这些InstructGPT模型是在人类的参与下训练的，这是一个AI对话系统，也是OpenAI收费的API。2022年3月15日，OpenAI新版本的GPT-3和Codex发布，新增了编辑和插入新内容的能力。也就是说除了之前的生成能力外，新增编辑和修改。同年4月6日，DALL・E2发布，其效果比第一个版本更加逼真，细节更加丰富且解析度更高。DALL・E系列由于可以生成任意图片内容，尽管官方做了很多努力阻止恶意结果产生，依然因为担心而没有放出。也许是因为开源的竞争产品如Stable Diffusion的压力，2022年7月20日，OpenAI的API增加了一年前发布的DALL・E（注意不是V2版本）。6月23日，OpenAI通过视频预训练（Video PreTraining，VPT）在人类玩Minecraft的大量无标签视频数据集上训练了一个神经网络来玩Minecraft，同时只使用了少量的标签数据。通过微调，该模型可以学习制作钻石工具，这项任务通常需要熟练的人类花费超过20分钟（24,000个动作）。它使用了人类原生的按键和鼠标运动界面，使其具有相当的通用性，并代表着向通用计算机使用代理迈出了一步。9月21日，OpenAI发布了Whisper，这是一个语音识别预训练模型，结果逼近人类水平，支持多种语言。最重要的是，相比较很长不开源成果的其它模型，这是一个完全开源的模型，不过其参数也就15.5亿。11月30日，OpenAI发布ChatGPT系统，这是一个AI对话系统，其强大的能力也让大家再次见识到了其强大的能力。ChatGPT在很多问题上近乎完美的表现使得它仅仅5天就有了100万用户。它可以帮助我们写代码、写博客、解释技术，可以多轮对话，写短剧等等。

OpenAI是人工智能领域的明星公司。从马斯克等人创办开始就吸引了很多的目光。起初，其研究似乎主要是朝着强化学习努力。但是，随着预训练模型的崛起，他们在诸多领域的创新也让大家见识到OpenAI的强大实力。OpenAI发布的很多模型和系统都具有令人惊讶的效果。尽管随着其商业化进程的加速，免费开源的技术似乎变得稀有。但是，他们发布的技术引起了众多的追随者和竞争者。包括Meta AI、StabilityAI等竞争对手都发布了开源版本的兄弟模型。促进了AI领域的发展。

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openai是哪个国家的

OpenAI是什么？为什么会出现在 Google的 Apache代码库中？ OpenAI有很多种，但他们的主要目的都是训练人工智能系统。 在 OpenAI的帮助下，开发人员可以使用一个通用和可扩展的网络框架来训练人工智能系统。 这使得开发人员可以构建自己的人工智能模型，以应用于各种不同类型的问题。 此外，因为其开发人员众多，可以使他们轻松地将其应用于不同领域。 OpenAI提供了一个完整的培训计划来帮助开发者了解算法并将其部署到现有平台上。 它也提供了一个集成工具包，用于帮助您构建新的通用人工智能模型。 在这个过程中，开发者可以使用开源软件来学习如何在他们已经创建的现有系统中创建和部署各种模型。 开发者可以使用它来创建更强大、更有针对性且成本效益更高的模型。 OpenAI与其他开源组织合作并提供培训支持。 OpenAI也是少数几个提供训练用例（例如用于解决金融危机）和验证工具的项目之一。 OpenAI有一个开放源代码项目，并致力于使其成为行业标准。 在 OpenAI与其他开源组织合作解决了一些问题后，开发人员可以将其用于解决他们自己所面临过的挑战并改善整个行业的系统性能。 OpenAI通过提供一个可扩展、易用且免费使用的训练框架帮助构建模型和解决方案。” 开发者可以轻松地将机器学习应用于任何任务、问题或场景中，而无需考虑模型是否在特定任务或场景中可用及是否有实际用处或有多少用处。 对于用户来说，这意味着他们可以使用开源框架来构建自己感兴趣的模型并且只需要在几秒钟内完成所有操作即可获得收益。 OpenAI开发团队正在利用他们所拥有的技术推动整个行业的发展，包括金融、医疗保健和制造业等领域。 该项目由来自哈佛大学、麻省理工学院、牛津大学以及加州大学伯克利分校等学校和机构成员组成。#人工智能#编程技能#机器学习#代码写手#计算机工程#机器学习基础知识# OpenAI

以上这段介绍就是AI写的。。。

下面看看其他案例吧

open ai全部功能 open ai注册成功却无法使用

 

功能	可用	额度
Dalle2	可以直接用	内含200张图
Codex	可以直接用	目前免费
Chatgpt	可以直接用	目前免费

问：这都是啥? 答：这都是OpenAI里面的功能，一号通用

 

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