GPT-4背后的开发者：七大团队，三十余位华人

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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。
' {- v5 r  L$ O( v, M            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。
                        
" O# u% \% L/ K  A% J4 E            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。
" O2 A6 D& y$ c  z. [% d            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。
" T3 ~, k' m8 `+ p+ R            研发人员占绝大多数
+ m8 B1 Y& L0 e- Y1 v            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）
* C2 t2 C2 ?+ j+ I+ _- R3 `; p            优化 & 架构（Optimization & architecture）
            Training run babysitting
  Z! Q- L& Q, K. o% r3 e' a            长上下文部分的工作细分为：
            长上下文研究（Long context research）
, N  z- r5 J) P            长上下文内核（Long context kernels）
            视觉部分的工作细分为：
. {6 o7 }1 v" w            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）
( L/ m! I9 \" A5 N+ N! m+ h            对齐数据（Alignment Data）
            Training run babysitting
  ~1 z- c7 v+ p: M            部署 & 后训练（Deployment & post-training）
            强化学习 & 对齐部分的工作细分为：
* G2 Y5 h9 H6 o  h6 g, R& |8 w$ g            数据集贡献（Dataset contributions）
9 {3 F; {, L( Y% Q2 @  E9 G            数据基础设施（Data infrastructure）
, i8 O1 b/ Z" E' h) U6 K$ V2 ^            ChatML 格式（ChatML format）
            模型安全（Model safety）
            Refusals
* R/ m0 I6 E6 \7 x  p  H9 ?0 N            基础 RLHF 和 InstructGPT 工作（Foundational RLHF and InstructGPT work）
            Flagship training runs
            代码功能（Code capability）
' @6 [0 r( \5 H/ |7 j8 E) x3 T, c            评估 & 分析部分的工作细分为：
% A# U. r2 V7 b6 C, T. E5 K            OpenAI Evals 库
  h2 A1 X. E- z0 K            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）
; P9 z# C) G; L9 X9 u            真实世界用例评估（Real-world use case evaluations）
* p7 M! T: L9 _. k: J: C, F! \            污染调查（Contamination investigations）
/ P* {) @  r: B$ P            指令遵循和 API 评估（Instruction following and API evals）
% D% a* e8 }0 Y9 O            新功能评估（Novel capability discovery）
            ……
5 i( j6 @% y: X: b9 f% ?            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。
, L5 b3 h' @6 w7 V$ v' X. d% j  }: P            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。
                        
% {* V0 W/ S( M9 D# A            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。
7 b' f! \  m. f" \* F            预训练组
            Trevor Cai
  t4 P2 A4 k8 \! T            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。
2 t5 x+ Z4 Z2 }' q( p! i            袁启明
                        
) M* g) H6 I9 e2 z2 v: f; f            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。
, X; i) p2 a/ C/ L0 q" G( W& u            Che Chang
$ a7 [; y- C4 |6 i            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。
1 d* j, @% S8 w+ w7 l, M" y5 d            欧阳龙
1 Q+ z4 Z/ B9 t/ f1 A* j            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。
$ }* q  A$ V& T. W# B            翁丽莲
& n1 _8 x" [. x# D                        
& O* @2 t7 [: o            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。
- a: M, O# Z* u6 l) d* B4 t            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。
# j9 n$ J' O0 V7 `            Jie Tang
                        
7 V( @# r0 G$ ]0 V$ ^- k& S# N" S9 @5 a0 D            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。
# |6 V6 k# g/ z) v% d            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
7 _+ i  F6 V! z% h* C            Mark Chen
5 s- A0 F& ~. n                        
0 V  G) v# {* {            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
5 Q3 w) {1 C4 v0 Y  m            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。
! ]" S9 {/ m+ `' u. b            胡绳丽
$ b: Q# m* k+ ?                        
* E" p1 P1 Q- I            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顶级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。
8 p4 h) d. A2 {: a7 V7 v            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。
, [5 J- R9 H8 M$ {0 B            翁家翌
                        
1 W( K3 x- S. B* a4 H8 D3 d+ {            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。
) ~7 r% R8 e7 }/ l# c% Q2 j; l            强化学习 & 对齐组
            Chong Zhang
                        
5 D& H3 Z* m" h% l% d9 c, ~            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。
, }' ^8 c. u2 W$ U0 s+ L+ r            Shengjia Zhao
                        
            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。
* a0 m3 ?0 Q) g! F- b& C            Stephanie Lin
! ?; }( R/ [4 a                        
# n6 w! U- z$ a( }            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。
9 ~, f" [* Y- q2 _( Q            Tong Mu
                        
            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。
8 v. A/ f+ F7 C. [0 ~2 m% h            Jeff Wu
0 @- |; o0 J/ Z  W) Q                        
' f- N8 g. Y0 l            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
+ m' Y. J* H' ~; @2 B! ]                        
            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。
" B; a, G9 I$ F+ f  i( C( l: H            Kevin Yu
                        
( W* F' {) s- |1 {            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。
+ v2 t, `0 g( I: T            Haozhun Jin
                        
% A& k- x& {4 b2 K' D            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。
5 }/ C2 |# v0 K3 W& V6 t* U            顾世翔
                        
+ }" Y  n8 z7 r9 O' d+ ]: l* M            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
$ }% L& m4 z0 \0 R- V0 }1 M            Alvin Wang
" l  X" L8 E1 y- f6 ]( Z- {; V0 P                        
            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
4 j2 `9 y) t" @  P' a                        
            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。
& J1 H, F* B* P% \0 K            Juntang Zhuang
                        
            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。
1 [+ X8 u; N5 N2 I            Derek Chen
- s5 C1 U$ I, I- H: c                        
/ [0 M4 q2 c: u/ b, n* Z. B; U( l            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。
9 c% q+ L0 f) j# [- G  s& m) k' a            宋飏
                        
2 G) U' R. I! Y* c' m# E9 j) n( |            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。
, b' }, r4 W9 J            模型部署
            Michael Wu
                        
6 ~" T" ~4 F* a" [- [2 \2 d            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。
0 {! B# P2 n7 X5 y7 P            Andrew Peng
/ m+ z7 ]  O7 h/ I. j5 [' P                        
            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。
. `6 ^: _6 Z* m* Q" J; j5 N; f' i0 D            吴雪枫
                        
) h0 T4 S8 t# W, t            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。
- Z( D% Q4 J2 r            Jason Chen
; A- o; F. V1 |! W                        
            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。
+ _0 F* |' Z7 q( ]            其他贡献者
            Xin Hu
1 G( A/ _+ C$ u2 y+ ^; j                        
8 Q  u3 a- |5 M0 w5 U( Z            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。
7 Q, ?; }" E$ D: R            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：
            https://openai.com/contributions/gpt-4?continueFlag=ee0eebd278339fc5ba428add63b4b4fd
            https://cdn.openai.com/papers/gpt-4-system-card.pdf

苏沚沁

有华人在很嫉妒吗