四月十三日透露,OpenAI近期舉行數場推介會,CEO山姆·阿爾特曼分別于舊金山、紐約及倫敦向財富五百強企業的高層決策者們承諾,OpenAI決不使用API所收集之客戶數據進行大規模語言模型(LLM)訓練。
此項活動針對金融、醫療保健以及能源等行業的高層領導。阿爾特曼親自主持,聯合首席運營官Brad Lightcap等多名OpenAI高管共同介紹了ChatGPT Enterprise、文本轉視頻模型等多項產品。
阿爾特曼向參會者保證,通過ChatGPT Enterprise獲取的客戶數據將不會用于未來模型迭代。
IT之家補充道:微軟已通過Azure云平臺和Microsoft 365套件提供類似的人工智能工具。部分與會者因考慮到與微軟現有合作關系,對OpenAI是否有必要獨立推出產品提出疑問。
聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。
舉報投訴
-
API
+關注
關注
2文章
1556瀏覽量
63336 -
OpenAI
+關注
關注
9文章
1199瀏覽量
8521 -
ChatGPT
+關注
關注
29文章
1585瀏覽量
8691
發布評論請先 登錄
相關推薦
熱點推薦
如何獲取 OpenAI API Key?API 獲取與代碼調用示例 (詳解教程)
OpenAI API Key 獲取與使用詳解:從入門到精通 OpenAI 正以其 GPT 和 DALL-E 等先進模型引領全球人工智能創新。

openai api key獲取的三種方案(有一種可以白嫖到 api key)
OpenAI API Key 全攻略:官方獲取、費用詳解與“白嫖”實戰 引言: 想要體驗 OpenAI 強大的 GPT 模型,卻苦于沒有

OpenAI API Key 獲取全攻略:入門、精通與詳解教程(國內開發者優化版)
帶來的現實。無論你是開發者、研究員、內容創作者,還是 AI 愛好者,OpenAI 強大的語言模型都能為你的工作和生活帶來無限可能。 本指南將手把手教你獲取并使用

【「大模型啟示錄」閱讀體驗】如何在客服領域應用大模型
和存儲空間,因此在選擇時需要考慮企業的資源和成本限制。如果企業資源有限,可以選擇較小規模的模型或利用API調用大型模型以降低本地部署成本。同
發表于 12-17 16:53
微軟否認使用用戶數據訓練AI模型
近日,微軟公司正式否認了一項關于其使用Microsoft 365應用程序中客戶數據來訓練人工智能模型的指控。這一聲明旨在澄清近期在社交媒體上流傳的某些用戶的疑慮和誤解。 此前,部分用戶在社交媒體平臺
使用EMBark進行大規模推薦系統訓練Embedding加速
推薦系統是互聯網行業的核心系統,如何高效訓練推薦系統是各公司關注的核心問題。目前,推薦系統基本上都是基于深度學習的大規模 ID 類模型,模型包含數十億甚至數百億級別的 ID 特征,典型

AI大模型的訓練數據來源分析
學術機構、政府組織或企業公開發布,涵蓋了各種類型的數據,如圖像、文本、音頻、視頻等。例如: ImageNet :一個廣泛用于圖像識別任務的大規模圖像數據集。 Common Crawl :提供了大量的網頁抓取
OpenAI api key獲取并可調用GPT-4.0、GPT-4o、GPT-4omini
前言 在這篇文章中,我們將詳細介紹如何申請OpenAI的GPT-4.0 API Key。通過這個教程,你將能夠輕松獲取OpenAI API

OpenAI API Key獲取:開發人員申請GPT-4 API Key教程
? OpenAI的GPT-4模型因其卓越的自然語言理解和生成能力,成為了許多開發者的首選工具。獲取GPT-4 API Key并將其應用于項目

【大規模語言模型:從理論到實踐】- 閱讀體驗
再次感謝電子發燒友提供的書籍試讀機會。今天來分享下我在學習大模型訓練中 注意力機制 的心得體會。
雖然注意力機制可以顯著提高模型處理長序列數據的能力,但這也帶來了計算成本的增加。在大型
發表于 06-07 14:44
【大規模語言模型:從理論到實踐】- 每日進步一點點
非常推薦大家去讀 【大規模語言模型:從理論到實踐】這本書,系統的講解了大模型的前世今生,對各個環節知識進行了普及。
今天跟我一起學習歸一化的
發表于 05-31 19:54
OpenAI 深夜拋出王炸 “ChatGPT- 4o”, “她” 來了
增強
OpenAI仍然致力于擴大其技術的獲取范圍:
· 免費用戶的可訪問性 :確保初創企業和個人可以利用最先進的人工智能,而無需初始投資。
· 改進的
發表于 05-27 15:43
大語言模型:原理與工程時間+小白初識大語言模型
解鎖
我理解的是基于深度學習,需要訓練各種數據知識最后生成自己的的語言理解和能力的交互模型。
對于常說的RNN是處理短序列的數據時表現出色,
發表于 05-12 23:57
評論