这是旧金山的先锋大厦，也是OpenAI的办公室所在地

OpenAI的创立历史

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也正式开始商业化运作。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发布的技术简史

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

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

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）

2019年

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

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

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

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。

总结

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。