GPT-4背后的开发者:七大团队,三十余位华人

时间:2021-07-26 01:03:48

机器之心报道

机器之心编辑部

来源:机器之心

始于谷歌,发迹于 OpenAI,这是很多 GPT-4 贡献者的职业轨迹。


这个星期,OpenAI 大模型 GPT-4 的发布让全球科技圈的技术竞争进入了白热化。几天之内,ChatGPT、必应搜索和 Microsoft 365 相继接入 GPT-4,微软的 AI 应用瞬间比竞争对手拉开一个身位,甚至有人说,新的工业革命开始了。

一方面我们被 GPT-4 的效果所震撼,一方面我们也迫不及待的想要了解背后的技术,好奇它的训练方法、使用的算力等。

但遗憾的是,OpenAI 并不 Open。在公开的论文(其实更像技术报告)中,OpenAI 明确地说,GPT-4 模型使用 RLHF 精调外,不会公开任何技术细节。

GPT-4背后的开发者:七大团队,三十余位华人

鉴于 GPT-4 等大型模型的竞争性与安全影响,本报告不包含有关架构(包括模型大小)、硬件、训练计算、数据集构建、训练方法等更多详细信息。

不过,在此报告中,OpenAI 详细列出了贡献者及其负责的工作内容。这值得我们细致研究。这几百人的贡献者名单与分类,能让我了解到 GPT-4 的成功背后包含了哪些部门、技术分枝的努力。

在这篇文章中,我们对有代表性的贡献者进行了盘点,期待能为读者带来启发。

研发人员占绝大多数

从组织架构的设置上看,GPT-4 幕后的研发团队大致可分为七个部分:预训练(Pretraining)、长上下文(Long context)、视觉(Vision)、强化学习 & 对齐(RL & alignment)、评估 & 分析(Evaluation & analysis)、部署(Deployment),以及其他贡献者(Additional contributions)。

预训练部分的工作细分为:

  • 计算机集群扩展(Compute cluster scaling)
  • 数据(Data)
  • 分布式训练基础设施(Distributed training infrastructure)
  • 硬件正确性(Hardware correctness)
  • 优化 & 架构(Optimization & architecture)
  • Training run babysitting


长上下文部分的工作细分为:

  • 长上下文研究(Long context research)
  • 长上下文内核(Long context kernels)


视觉部分的工作细分为:

  • 架构研究(Architecture research)
  • 计算机集群扩展(Compute cluster scaling)
  • 分布式训练基础设施(Distributed training infrastructure)
  • 硬件正确性(Hardware correctness)
  • 数据(Data)
  • 对齐数据(Alignment Data)
  • Training run babysitting
  • 部署 & 后训练(Deployment & post-training)


强化学习 & 对齐部分的工作细分为:

  • 数据集贡献(Dataset contributions)
  • 数据基础设施(Data infrastructure)
  • ChatML 格式(ChatML format)
  • 模型安全(Model safety)
  • Refusals
  • 基础 RLHF 和 InstructGPT 工作(Foundational RLHF and InstructGPT work)
  • Flagship training runs
  • 代码功能(Code capability)


评估 & 分析部分的工作细分为:

  • OpenAI Evals 库
  • 模型等级评估基础设施(Model-graded evaluation infrastructure)
  • 加速预测(Acceleration forecasting)
  • ChatGPT 评估
  • 能力评估(Capability evaluations)
  • 编码评估(Coding evaluations)
  • 真实世界用例评估(Real-world use case evaluations)
  • 污染调查(Contamination investigations)
  • 指令遵循和 API 评估(Instruction following and API evals)
  • 新功能评估(Novel capability discovery)
  • ……


细读贡献者名单,不难发现,GPT-4 项目团队的成员通常「身兼数职」。对于希望追赶 ChatGPT 的科技公司来说,OpenAI 提供的部门架构样板提供了一些可以学习的思路。另外,它对于 AI 领域人才的未来发展方向或许也有一些启示。

在 ChatGPT 发布之后,OpenAI 在人才招聘方面也做出了一些调整,招募了数十名前谷歌和 Meta 员工来创建人工智能聊天机器人。

在 OpenAI 上,谷歌作为「硅谷黄埔军校」的名头算是坐实了:根据 LeadGenius 和 Punks & Pinstripes 的数据显示,该公司的 300 多名员工(数据截止到 2023 年 1 月)中有许多来自谷歌和 DeepMind 的母公司 Alphabet。数据显示,OpenAI 目前雇佣了约 59 名谷歌前员工和约 34 名 Meta 前员工,同时包括几名苹果和亚马的前逊员工。

GPT-4背后的开发者:七大团队,三十余位华人

鉴于 OpenAI 在 GPT-4 发布的第一时间就公开了所有贡献者名单,机器之心整理了一部分参与工作的华人学者。如果遗漏,欢迎补充。

预训练组

Trevor Cai

Trevor Cai 是 GPT-4 项目中吞吐量团队的负责人。Trevor Cai 本硕毕业于南加州大学,2022 年 3 月加入 OpenAI。在加入 OpenAI 之前,Trevor Cai 曾在 DeepMind 工作近 5 年,担任软件工程师。

袁启明

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袁启明(Qiming Yuan)是 GPT-4 项目数据集来源和处理团队的负责人。袁启明本科毕业于清华大学,硕士毕业于得克萨斯大学奥斯汀分校,2018 年加入 OpenAI。此前,袁启明曾在微软工作近三年。

Che Chang

Che Chang 作为 OpenAI 的副总法律顾问参与了 GPT-4 的研发,他博士毕业于美国西北大学,2021 年加入 OpenAI,此前在 AWS 领导了人工智能 / 机器学习和市场业务的法律团队。最近一段时间,OpenAI 的法律团队还在招聘 AI 产品顾问。

欧阳龙

欧阳龙 2019 年加入 OpenAI,担任研究科学家。Long Ouyang 本科毕业于哈佛大学,博士毕业于斯坦福大学,曾在斯坦福大学任博士后研究员。欧阳龙也参与研发了 ChatGPT 相关的技术项目,他还是 InstructGPT 论文的第一作者。

翁丽莲

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翁丽莲(Lilian Weng)是 OpenAI 人工智能应用研究的负责人,2018 年加入 OpenAI,在 GPT-4 项目中主要参与预训练、强化学习 & 对齐、模型安全等方面的工作。

Tao Xu

Tao Xu 2019 年加入 OpenAI,先后毕业于北京大学、康奈尔大学。Tao Xu 曾在微软的必应机器学习研究组工作四年。

Jie Tang

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Jie Tang 在加州大学伯克利分校获得计算机科学博士学位,导师是 Pieter Abbeel。加入 OpenAI 前,他曾在初创公司和 Dropbox 工作约四年时间。Jie Tang 本科就读于哈佛大学,2008 年获得计算机科学和经济学学士学位。

Ben Wang

Ben Wang 目前是宾夕法尼亚大学本科生,2021 年加入 OpenAI。Ben Wang 参与了 GPT-4 项目的预训练和长上下文方面的工作。

视觉组

Mark Chen

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Mark Chen 2018 年加入 OpenAI,任研究科学家,毕业于麻省理工学院(MIT)。他参与了 GPT-4 项目中视觉方面的工作。

Casey Chu

Casey Chu2020 年加入 OpenAI,毕业于斯坦福大学计算数学专业。Casey Chu 的主要研究方向是多模态 AI 系统,他在 GPT-4 项目中主要参与视觉方面的工作。

胡绳丽

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胡绳丽(Shengli Hu)2022 年加入 OpenAI,她硕士毕业于复旦大学、博士毕业于康奈尔大学。她的研究兴趣在于社会科学、计算语言学、计算机视觉和语音的跨学科研究。胡绳丽曾在自然语言处理、计算机视觉、语音和应用统计方面的*会议和期刊上发表过多篇论文,包括 CVPR、ACL、EMNLP、ECCV 等等,并获得过最佳论文奖提名。

Tianhao Zheng

Tianhao Zheng2022 年加入 OpenAI。他本科毕业于清华大学,博士毕业于得克萨斯大学奥斯汀分校。再加入 OpenAI 之前,他曾先后在英伟达、谷歌、Twitter 工作过。Tianhao Zheng 在 GPT-4 项目中主要参与了视觉方面的工作。

翁家翌

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翁家翌(Jiayi Weng)2020 年在清华大学计算机科学与技术系获得本科学位。本科在朱军教授组学习期间,主要参与了强化学习算法库 Tianshou(天授)的开发,该项目已获得 5.9K GitHub Star。CMU 硕士毕业后,翁家翌加入 OpenAI 任研究工程师。

强化学习 & 对齐组

Chong Zhang

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Chong Zhang 2010 年就读浙江大学计算机系,2014 年在加拿大西蒙弗雷泽大学获得学士学位,随后在谷歌、苹果公司担任工程师。2019 年就读加州大学洛杉矶分校,2021 年获得计算机硕士学位后,在 OpenAI 工作至今。

Shengjia Zhao

GPT-4背后的开发者:七大团队,三十余位华人

Shengjia Zhao2016 年本科毕业于清华大学,2022 年在斯坦福大学获得计算机科学博士学位,师从 Stefano Ermon,随后加入 OpenAI。

Stephanie Lin

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Stephanie Lin 本科和硕士期间分别就读于麻省理工学院和佐治亚理工学院。加入 OpenAI 之前,她曾是牛津大学研究学者。

Tong Mu

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Tong Mu 本科就读于加州大学洛杉矶分校,后在斯坦福大学获得博士学位。2022 年加入 OpenAI。

Jeff Wu

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Jeff Wu 本硕均就读于麻省理工学院。他是初创公司 Terminal.com 的第二名员工,该公司被收购后,他曾在谷歌工作约 2 年的时间。2018 年,Jeff Wu 加入 OpenAI。

肖凯

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肖凯(Kai Xiao)在麻省理工学院获得了学士学位和博士学位,曾在微软、DeepMind 等机构实习。2022 年 9 月加入 OpenAI。

Kevin Yu

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Kevin Yu 在加州大学伯克利分校获得物理学学士学位及神经科学博士学位。2022 年加入 OpenAI。

Haozhun Jin

GPT-4背后的开发者:七大团队,三十余位华人

Haozhun Jin2013 年本科毕业于清华大学计算机系,2015 年获得斯坦福大学硕士学位。2015 年到 2018 年,他在 Meta 担任软件工程师,2023 年 1 月加入 OpenAI。

顾世翔

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顾世翔是出生于日本的加拿大华人,曾是谷歌研究院研究科学家,研究领域包括深度学习、强化学习、概率机器学习和机器人技术。他拥有剑桥大学和马普所智能系统研究所的机器学习博士学位,在多伦多大学获得了工程科学学士学位,论文指导教授为 Geoffrey Hinton。

评估 & 分析团队

Alvin Wang

GPT-4背后的开发者:七大团队,三十余位华人

Alvin Wang2022 年 8 月加入 OpenAI,为评估 & 分析团队核心贡献者之一。此前他曾在 VMware、Tesla 等公司工作过几年。2013 年本科毕业于南加州大学。

Angela Jiang

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Angela Jiang 于 2021 年 11 月加入 OpenAI,在微软和谷歌有过短暂的工作经历,她本科毕业于西北大学,于 CMU 获得博士学位。

Jason Wei

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Jason Wei 于今年 2 月加入 OpenAI,主要研究 ChatGPT。此前他是谷歌 Brain 的高级研究科学家,在那里推广了思维链提示,并共同领导了指令调优工作。他在谷歌和 Jeff Dean 等人共同撰写了关于大模型涌现能力的论文。

Juntang Zhuang

GPT-4背后的开发者:七大团队,三十余位华人

Juntang Zhuang 于 2022 年 4 月加入 OpenAI,此前曾在谷歌实习四个月。他本科毕业于清华大学,硕士毕业于耶鲁大学,并在耶鲁大学拿到博士学位。他的研究主要是为生物医学应用开发新的机器学习技术。

Derek Chen

GPT-4背后的开发者:七大团队,三十余位华人

Derek Chen 于 2021 年加入 OpenAI,是一名技术安全分析师。他毕业于美国东北大学,此前在谷歌工作过不到一年的时间。

宋飏

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宋飏(Yang Song)目前在 OpenAI 担任研究员,并将于 2024 年 1 月加入加州理工学院电子系(Electrical Engineering)和计算数学科学系(Computing and Mathematical Sciences)担任助理教授。宋飏本科毕业于清华大学数理基础科学班,2022 年获得斯坦福大学计算机科学博士学位,师从 Stefano Ermon。他的主要研究方向是机器学习,包含深度生成式模型(deep generative models),概率推理(probabilistic inference),人工智能安全性(AI safety),以及人工智能方法与其他科学领域的交叉(AI for science)。他是扩散模型(diffusion models)和分数匹配生成式模型(score-based generative models)的主要奠基人之一。他发表在 NeurIPS 2019 的工作首次在图片生成质量上实现了对生成对抗网络(GAN)的超越。博士期间他的一作论文获得了 ICLR 2021 杰出论文奖,相关研究获得了苹果奖学金、摩根大通奖学金,以及 WAIC 云帆奖。

模型部署

Michael Wu

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Michael Wu 2021 年加入 OpenAI,主要的工作是人工智能应用研究。Michael Wu 毕业于 MIT,是 GPT-4 项目的推理研究负责人。

Andrew Peng

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Andrew Peng 2022 年底加入 OpenAI,他曾经在微软工作两年。Andrew Peng 毕业于加州大学伯克利分校,主要参与 GPT-4 API 和 ChatML 部署方面的工作。

吴雪枫

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吴雪枫(Sherwin Wu)2022 年加入 OpenAI,主要的工作是人工智能应用及 API 开发。吴雪枫毕业于 MIT,在 GPT-4 项目中主要参与 API 开发和 ChatML 部署方面的工作。

Jason Chen

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Jason Chen 本科就读于麻省理工学院,2007 年到 2014 年期间在谷歌担任软件工程师,2014 年到 2019 年任职于初创公司 Apptimize,2019 年到 2023 年 2 月任职于 Argo AI,2023 年 2 月加入 OpenAI。

其他贡献者

Xin Hu

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Xin Hu 于 2022 年 6 月加入 OpenAI,主要负责开发用于云安全、k8s 安全、认证 / 授权和访问控制的安全服务和平台。

此外,在 GPT-4 的开发上 OpenAI 也对微软表示了感谢,特别是微软 Azure 服务为模型训练提供了基础架构设计和管理方面的支持,微软必应团队、安全团队也对 GPT-4 的部署等工作作出了贡献。

参考链接: