歐盟人工智能法案：四種AI系統風險類型的劃分及監管措施
作者：趙志東 蔡佳雯來源：區塊鏈日報該法案采用風險分級的規制路徑，將人工智能系統的風險劃分成不可接受的風險、高風險、有限風險和輕微風險四種類型，并針對不同類型施加了不同
在人工智能領域，大語言模型（LLM）的演進從未停歇，盡管整體架構自GPT-2以來并未發生根本性變化。近日，Sebastian Raschka博士通過深入分析OpenAI開源的gpt-oss模型（包括120B和20B版本），帶領讀者回顧了從GPT-2到gpt-oss的技術演進之路，并將gpt-oss與另一開源模型Qwen3進行了詳細對比。
8月5日，就在GPT-5發布的前兩天，OpenAI宣布推出兩款開源大語言模型：gpt-oss-120b和gpt-oss-20b。這是自2019年GPT-2發布以來，OpenAI首次開放模型權重，且得益于巧妙的優化技術，這些模型甚至可以在本地設備上運行。
Raschka博士在其文章《從GPT-2到gpt-oss：架構進步分析》中，詳細解析了從GPT-2到gpt-oss的架構演進。他指出，盡管兩者在整體架構上相似，但gpt-oss在多個細節上進行了優化，如移除Dropout、采用RoPE替代絕對位置編碼、激活函數從GELU轉向Swish/SwiGLU等。
首先，Dropout技術雖然在早期Transformer架構中被廣泛使用，但現代LLM發現其并不能顯著提升性能，反而可能因單輪訓練模式導致下游任務表現下降。因此，gpt-oss選擇了移除Dropout。
其次，在位置編碼方面，gpt-oss采用了RoPE（旋轉位置嵌入）替代傳統的絕對位置嵌入。RoPE通過對query和key向量施加位置相關的旋轉來編碼位置信息，這種方式更加高效且逐漸成為LLM的標配。
在激活函數的選擇上，gpt-oss從GELU轉向了Swish/SwiGLU。Swish的計算成本略低于GELU，且在實踐中表現良好，盡管兩者在建模性能上的差異并不顯著。
更重要的是，gpt-oss對前饋網絡模塊進行了重構，引入了帶門控的GLU（Gated Linear Unit）變體，如SwiGLU。這種結構不僅性能更好，而且總參數量更少，通過門控帶來的額外乘法交互增強了模型的表達能力。
gpt-oss還采用了Mixture-of-Experts（MoE，專家混合）技術，用多個前饋模塊替代單個前饋模塊，并在每個token生成步驟中只啟用其中一個子集。這種做法顯著增加了模型的總參數量，但通過稀疏性在推理階段保持了高效率。
在注意力機制方面，gpt-oss引入了分組查詢注意力（GQA）替代傳統的多頭注意力（MHA），并通過滑動窗口注意力進一步降低內存占用和計算成本。同時，gpt-oss還用RMSNorm替代了LayerNorm，以提升訓練效率。
在與Qwen3的對比中，gpt-oss展現出不同的設計思路。Qwen3是一個更深的架構，而gpt-oss則更寬。在MoE的使用上，gpt-oss采用了少量“大專家”策略，而Qwen3則傾向于更多、更小的專家。gpt-oss在注意力機制中引入了偏置項和注意力池，以穩定注意力機制。
在性能方面，gpt-oss與OpenAI自研的閉源模型以及Qwen3相當。盡管gpt-oss在某些任務上可能表現出較高的幻覺傾向，但其作為推理型模型的設計，使其在成本、算力和準確度之間找到了良好的平衡。
隨著gpt-oss的開源，更多開發者將能夠利用這一強大工具進行本地或私有化部署，推動人工智能技術在各領域的廣泛應用。
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