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。
$ u8 |8 p5 p3 l            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。
, a) {+ ?# a+ y- s2 }            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。
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            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。
  X! K1 @$ y1 m# b! O2 g& J            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）
; J5 I5 V7 [' x5 x' J3 S5 ~  W            分布式训练基础设施（Distributed training infrastructure）
            硬件正确性（Hardware correctness）
" V# |" D, q5 \' a, I            优化 & 架构（Optimization & architecture）
' w) Z# I& s2 f0 u            Training run babysitting
            长上下文部分的工作细分为：
8 R( W4 [; `( F3 v            长上下文研究（Long context research）
3 _' ]1 M6 e, O# r/ s& G8 {            长上下文内核（Long context kernels）
            视觉部分的工作细分为：
+ K  A1 |: g' d2 ?" [0 Z, \6 d            架构研究（Architecture research）
9 \0 M5 Z3 @6 ^+ X/ v8 f; x4 x# W            计算机集群扩展（Compute cluster scaling）
/ Q8 _/ M. E0 @. K2 Y) `& L9 Y' X            分布式训练基础设施（Distributed training infrastructure）
            硬件正确性（Hardware correctness）
            数据（Data）
3 p% }: t0 `1 e% L$ h            对齐数据（Alignment Data）
            Training run babysitting
            部署 & 后训练（Deployment & post-training）
- m& [; I4 }$ P0 y            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）
; L/ q$ v, M7 \, E7 `  U2 v            ChatML 格式（ChatML format）
            模型安全（Model safety）
8 S0 U9 B+ ]% w) G            Refusals
0 M3 ^4 Y3 u2 ^% `) G# ^% \3 W0 X            基础 RLHF 和 InstructGPT 工作（Foundational RLHF and InstructGPT work）
3 t6 q6 f! _" x6 n% X) P            Flagship training runs
            代码功能（Code capability）
! D9 S8 x$ V3 Z9 H6 Y+ T+ a; z( r            评估 & 分析部分的工作细分为：
# W$ S, m2 f8 C  B; B6 e& e            OpenAI Evals 库
7 J. A6 c& j7 o+ F6 J, Y            模型等级评估基础设施（Model-graded evaluation infrastructure）
) P9 u0 P0 J# R            加速预测（Acceleration forecasting）
            ChatGPT 评估
7 {; j$ f3 m* W" m: e7 D; B; R3 Y            能力评估（Capability evaluations）
            编码评估（Coding evaluations）
8 k- J: o, @7 p            真实世界用例评估（Real-world use case evaluations）
            污染调查（Contamination investigations）
' h9 U/ W4 Y, o* y% U! m            指令遵循和 API 评估（Instruction following and API evals）
2 f9 `, ?& p  ]4 J7 ^+ G$ q            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。
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" c$ k3 _, _/ X. O            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。
5 V9 ?( D2 ~% ?  I4 |1 w! z% A            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
                        
, X8 A2 [' w- g  _: w' ^1 w/ n            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。
0 g/ M8 n: V6 s6 D& I            Che Chang
0 ?, @9 i; g3 z. d# b' A            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
                        
            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。
- n( C! `9 Z) h5 _6 M, C            Tao Xu
: G: Y/ x" v1 a5 a+ o: J8 z/ v            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。
4 W; @% L  c6 ~* t: S' q) V" e            Jie Tang
                        
            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。
1 r  d. l* F& i8 D$ v& f            Ben Wang
* d6 i7 p* H+ K4 Y6 i" n3 W, D            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
# d5 L6 r# B: x. u: V0 t7 G                        
! i, R: m! q. ^6 X0 X  G            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。
, f" ~. ^4 j2 M, ~1 @8 w" C$ B# ?            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。
- C' Q0 l" F- K# r            胡绳丽
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) f' o" Z  c& B& O+ c$ m            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。
            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
$ _% H  x8 l" F- n, u9 N                        
            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
# `- E- Z4 @3 q5 m            Chong Zhang
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7 {4 j* x+ O2 \# D  f/ Q            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
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            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。
+ e8 V, h6 s/ j2 j+ ]' R6 W            Tong Mu
                        
' D" A) E% o! x$ `# T* i) [            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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6 L5 M( Y$ Q% p' f: I  V; {( a            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
! A7 n; `) T* h) M' K# d                        
8 y' _! ~7 F. I5 U            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。
2 f1 p, ~1 l* J: q! E0 [# |            Kevin Yu
                        
" o; T0 u) j3 d* U$ i            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
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            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。
4 X8 y2 X7 B- i0 S9 u            顾世翔
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1 g& x2 P$ z! F4 ~# ~            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
                        
# t0 U5 z% V7 Z% @0 G            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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# m- s; c& I. `6 m) _' a- N- G* }            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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9 E  V3 M: i( P) N            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。
  a5 o7 {" S: j/ r1 x: o            Juntang Zhuang
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            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。
  O- R* @7 l+ f0 m( K) Y            Derek Chen
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. s! O0 U: H' Q4 H# o) W" G            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。
' j9 V6 ~% x9 R0 p9 D            宋飏
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+ a9 p# m3 s5 q            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
                        
            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
                        
% @0 U* T* n4 p& b/ R* c7 R6 h6 `            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。
1 o: d% h. t, p3 U+ j& z- f/ V            吴雪枫
                        
& A2 O: ]0 `% B7 V            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。
" ~# |5 a$ g2 s0 v0 [- c            Jason Chen
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) O6 k8 {3 B# E1 A/ T8 X. Z% ~            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 K9 h( i: K" |7 J. s! k( Q6 d            其他贡献者
0 }: z8 ]/ b" n8 g" T& W5 j" I+ t            Xin Hu
$ |9 C. d! k* K# T0 Z7 i% e% q; z                        
+ X7 h+ g& f8 e1 P            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：
            https://openai.com/contributions/gpt-4?continueFlag=ee0eebd278339fc5ba428add63b4b4fd
. O: M# _3 S' K5 @            https://cdn.openai.com/papers/gpt-4-system-card.pdf

苏沚沁

有华人在很嫉妒吗