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研發(fā)人員占絕大多數(shù)

從組織架構(gòu)的設置上看，GPT-4 幕后的研發(fā)團隊大致可分為七個部分：預訓練（Pretraining）、長上下文（Long context）、視覺（Vision）、強化學習 & 對齊（RL & alignment）、評估 & 分析（Evaluation & analysis）、部署（Deployment），以及其他貢獻者（Additional contributions）。

預訓練部分的工作細分為：

• 計算機集群擴展（Compute cluster scaling）

• 數(shù)據(jù)（Data）

• 分布式訓練基礎設施（Distributed training infrastructure）

• 硬件正確性（Hardware correctness）

• 優(yōu)化 & 架構(gòu)（Optimization & architecture）

• Training run babysitting

長上下文部分的工作細分為：

• 長上下文研究（Long context research）

• 長上下文內(nèi)核（Long context kernels）

視覺部分的工作細分為：

• 架構(gòu)研究（Architecture research）

• 計算機集群擴展（Compute cluster scaling）

• 分布式訓練基礎設施（Distributed training infrastructure）

• 硬件正確性（Hardware correctness）

• 數(shù)據(jù)（Data）

• 對齊數(shù)據(jù)（Alignment Data）

• Training run babysitting

• 部署 & 后訓練（Deployment & post-training）

強化學習 & 對齊部分的工作細分為：

• 數(shù)據(jù)集貢獻（Dataset contributions）

• 數(shù)據(jù)基礎設施（Data infrastructure）

• ChatML 格式（ChatML format）

• 模型安全（Model safety）

• Refusals

• 基礎 RLHF 和 InstructGPT 工作（Foundational RLHF and InstructGPT work）

• Flagship training runs

• 代碼功能（Code capability）

評估 & 分析部分的工作細分為：

• OpenAI Evals 庫

• 模型等級評估基礎設施（Model-graded evaluation infrastructure）

• 加速預測（Acceleration forecasting）

• ChatGPT 評估

• 能力評估（Capability evaluations）

• 編碼評估（Coding evaluations）

• 真實世界用例評估（Real-world use case evaluations）

• 污染調(diào)查（Contamination investigations）

• 指令遵循和 API 評估（Instruction following and API evals）

• 新功能評估（Novel capability discovery）

• ……