Nous aimerions vous présenter experts de premier plan travaillant chez OpenAI qui ont contribué par leurs efforts au développement du modèle d’intelligence artificielle ChatGPT :
John Schulman a cofondé l’ambitieuse société de logiciels OpenAI en décembre 2015, peu avant de terminer son doctorat en génie électrique et en informatique à l’UC Berkeley. Chez OpenAI, il a dirigé l’équipe d’apprentissage par renforcement qui a développé ChatGPT – un chatbot basé sur le modèle de langage général (GPT) pré-entraîné de l’entreprise – qui est devenu un phénomène mondial grâce à sa capacité à générer des.
Barret Zoph dirige l’équipe post-formation chez OpenAI avec John Schulman. Nous travaillons sur l’alignement, l’utilisation des outils, l’évaluation, ChatGPT, la multimodalité et bien plus encore. N’hésitez pas à nous contacter si vous souhaitez participer. Auparavant chercheur scientifique chez Google Brain, il travaillait sur la formation de grands modèles de langage clairsemé et sur leur application à diverses applications.
Jacob Hilton est chercheur au Joint Research Center. Auparavant, il a travaillé chez OpenAI sur de nombreux sujets liés à l’apprentissage par renforcement : fidélité aux modèles de langage (ChatGPT, WebGPT et TruthfulQA), règles de mise à l’échelle pour RL, sur-optimisation ainsi que interprétabilité pour RL. Il travaille également à Jane Street et est doctorant en théorie combinatoire des ensembles.
Jacob Menick est membre du personnel technique d’OpenAI. Vous souhaitez créer des artefacts technologiques utiles alimentés par des capacités d’IA pionnières et repousser les limites elles-mêmes. En tant que scientifique, ingénieur ou technologue, vous pouvez effectuer des recherches approfondies sur des sujets fascinants en matière d’intelligence artificielle, notamment le LLM, la modélisation multimodale, les architectures de réseaux neuronaux et la modélisation générative.
Adam Perelman possède une expérience de travail diversifiée auprès de plusieurs organisations notables. Il travaille comme stagiaire en ingénierie produit chez OpenAI depuis juillet 2022. Avant cela, ils ont travaillé en tant que CTO chez Affinity Inc de février 2017 à février 2022, et en tant qu’ingénieur logiciel d’août 2015 à février 2017. Adam était également assistant de recherche. Adam a été stagiaire en génie logiciel chez Good Eggs en 2014, au Natural Capital Project en 2013.
Jiayi Weng est ingénieur de recherche chez OpenAI. Auparavant, il a obtenu un baccalauréat de l’Université Tsinghua et une maîtrise de l’Université Carnegie Mellon. Egalement ingénieur de recherche au Sea AI Lab à Singapour, consulté par Min Lin de mai 2021 à septembre 2021. Il a passé de très bons moments au TSAIL, travaillant avec le professeur Hang Su et Jun Zhu dans le domaine de l’apprentissage par renforcement de mars 2018 à juin 2020.
Chelsea Voss est membre de l’équipe technique d’OpenAI. Nous recrutons! Elle est diplômée du MIT en 2015 avec une majeure en informatique et une mineure en mathématiques. Elle a obtenu sa maîtrise en ingénierie. diplôme en 2016, avec une concentration égale en informatique théorique ou en systèmes informatiques. Ma thèse applique l’analyse statique à un problème spécifique en biologie computationnelle.
Tomer Kaftan est membre du personnel technique d’OpenAI et doctorant en informatique à l’Université de Washington, travaillant avec Magdalena Balazinska et Alvin Cheung. Les intérêts de recherche incluent l’apprentissage automatique, les systèmes distribués et l’optimisation des requêtes. Auparavant, il a également travaillé comme ingénieur à l’AMPLab de l’UC Berkeley. Soutenir des projets de recherche dans AMPLab tels que KeystoneML et Velox.
Wojciech Zaremba est un informaticien polonais et membre fondateur de l’OpenAI (depuis 2016), où il dirige à la fois les équipes de recherche et les équipes linguistiques du Codex. Les équipes travaillent activement sur l’écriture du code informatique de l’IA et créent à leur tour des versions successeurs de GPT-3. La mission d’OpenAI est de créer une intelligence artificielle (IA) sécurisée et de garantir que ses avantages sont répartis aussi uniformément que possible.
Long Ouyang est un chercheur en IA qui étudie comment les humains et les ordinateurs peuvent travailler ensemble plus efficacement. Actuellement chez OpenAI. Auparavant, j’ai travaillé sur la synthèse de programmes, la programmation probabiliste et l’apprentissage de concepts.
Lenny Bogdonoff vit à San Francisco et travaille chez OpenAI. Auparavant, il a fondé une startup, travaillé dans plusieurs grandes et petites entreprises dans des rôles de conception et d’ingénierie de logiciels et travaillé sur plusieurs projets parallèles – principalement des rues liées à l’art – plusieurs projets ont reçu un financement. Étudiez à l’Université Soka d’Amérique, une université affiliée à la pratique bouddhiste personnelle, et fréquentez un lycée avec un programme axé sur la production cinématographique.
Joshua Gross est membre de l’équipe technique d’OpenAI. Sa carrière a débuté à l’âge de 12 ans. J’ai commencé simultanément à apprendre le C++ et le HTML, et cet événement préfigurait le reste de ma carrière jusqu’à présent : équilibrer le code de niveau le plus bas et le code de niveau le plus élevé sur lequel je pouvais mettre la main. Ne connaissant aucune théorie informatique, il a écrit un interprète pour un langage minimaliste de type C utilisant C quand j’avais 14 ans et était connu comme un « gourou du JavaScript » depuis l’âge de 15-17 ans.
Teddy Lee est membre de l’équipe produit d’OpenAI. Teddy Lee a travaillé dans de nombreux rôles et entreprises différents. En 2013, ils ont travaillé en tant que spécialistes produits chez Google. En 2015, ils ont été président de l’association des étudiants et des étudiants en MBA de la MIT Sloan School of Management. De 2017 à 2019, ils ont travaillé comme consultants en stratégie chez McKinsey & Company, où ils ont conseillé les dirigeants sur des questions stratégiques et opérationnelles. Teddy a travaillé chez OneSignal en tant que propriétaire des produits et du développement de 2019 à 2020.
Ryan Lowe est membre du personnel technique d’OpenAI à San Francisco, qui mène des recherches avec l’équipe de sécurité. Également un doctorat. étudiant en informatique à l’Université McGill, sous la direction de Joelle Pineau. Auparavant, des recherches ont également été menées sur l’apprentissage par renforcement multi-agents, la communication d’urgence, les méthodes d’apprentissage en profondeur pour les systèmes de dialogue et l’amélioration des indices d’évaluation du dialogue.
Dan Mossing est chercheur à OpenAI. Parle principalement des méthodes qui intègrent l’apprentissage automatique aux neurosciences des systèmes, de la collecte de données à l’analyse et à la création de modèles. Son travail a été reconnu par une bourse Goldwater (2014) et une bourse de recherche NSF Graduate (2016-2021), et j’ai été finaliste pour une bourse Hertz (2015).
Joost Huizinga Originaire des Pays-Bas, il est chercheur scientifique chez OpenAI, où les experts s’efforcent de créer des avancées fondamentales dans le domaine de l’intelligence artificielle. Possède un baccalauréat et une maîtrise de l’Université VU d’Amsterdam et un doctorat de l’Université du Wyoming. En plus de faire des recherches sur l’IA, il aime également les activités de plein air, notamment la randonnée, l’escalade, le snowboard, etc.
Diogo Almeida est un informaticien, programmeur et mathématicien avec une chance primée ! Des recherches sont actuellement en cours pour rendre les ordinateurs suffisamment intelligents pour aider les médecins à utiliser l’apprentissage automatique avec plus de précision. Il a déjà brisé la séquence de 13 défaites consécutives des Philippines à l’Olympiade internationale de mathématiques, remporté le prix le plus prestigieux au monde au concours interdisciplinaire de modélisation et s’est classé premier au concours Kaggle (apprentissage automatique).
Kai Xiao est membre de l’équipe technique OpenAI. Il a complété son doctorat au MIT, où il a eu l’opportunité d’être encadré par Aleksander Madry et un membre du Madry Lab. BS reçu. Il est titulaire d’un baccalauréat en mathématiques et en informatique du MIT et a réalisé son mémoire de maîtrise au MIT CSAIL sur les cookies Clicker sous la direction d’Erik Demaine. La recherche se concentre principalement sur un apprentissage automatique robuste et fiable.
Katarina travaille en tant que Data Scientist dans le domaine de la sécurité, des risques et de la fraude chez Intuit. Auparavant, j’étais OpenAI Scholar. Ce site Web contient son blog écrit pour le spectacle. Parfois aussi des blogs sur Medium. Elle est titulaire d’un doctorat en neurosciences de l’UC Berkeley, où j’ai étudié l’attention à l’aide d’enregistrements intracrâniens chez l’homme.
Jan Leike codirige le groupe Hyperlink chez OpenAI, après avoir été impliqué dans le développement de la fédération InstructGPT, ChatGPT et GPT-4. Développeur de l’approche OpenAI de recherche sur l’alignement et co-auteur de la feuille de route de recherche du Superalignment Group. Avant OpenAI, également chercheur associé chez DeepMind, prototypage de l’apprentissage par renforcement à partir des commentaires humains. Titulaire d’un doctorat en théorie de l’apprentissage par renforcement de l’Université nationale australienne. En 2023, le magazine TIME l’a classé parmi les 100 personnes les plus influentes dans le domaine de l’IA.
Jakub Pacocki est directeur de recherche chez OpenAI. Également chercheur postdoctoral dans le groupe de Jelani Nelson à l’Université Harvard. Avant de rejoindre Harvard, il a obtenu son doctorat en informatique à la CMU, sous la direction de Gary L. Miller. Les intérêts de recherche se concentrent sur la conception d’algorithmes efficaces, notamment pour les applications d’apprentissage automatique.
Greg Brockman est un entrepreneur, investisseur et développeur de logiciels américain qui a cofondé et est actuellement président d’OpenAI. Il a débuté sa carrière chez Stripe en 2010, après avoir quitté le MIT, et est devenu leur CTO en 2013. Il a quitté Stripe en 2015 pour cofonder OpenAI, où il a également occupé le poste de CTO.
Nick Ryder est responsable de la pré-formation chez OpenAI. Fier co-parent de GPT3, Codex, ChatGPT, GPT4. Également doctorant en mathématiques à l’UC Berkeley, intéressé par l’intersection de la théorie mathématique et de l’informatique. Travail sur des projets impliquant des polynômes stables réels, la programmation hyperbolique, la convolution aux différences finies, les exposants de multiplication matricielle et la projection stochastique.
Ben Wang est un étudiant de premier cycle qui étudie le génie électrique et la gestion à l’Université de Pennsylvanie et obtiendra son diplôme en mai 2023. Il a des intérêts divers, notamment les modèles d’IA à grande échelle, l’électronique de puissance, les dispositifs embarqués, les FPGA et la vision par ordinateur. J’espère toujours partager notre parcours d’exploration de ces sujets à travers des projets passionnants chez OpenAI.
Mo Bavarian est diplômé du MIT en 2017 avec un doctorat en CS théorique. Je travaille actuellement chez OpenAI et je fais des recherches sur l’apprentissage automatique. Auparavant ingénieur logiciel chez Rubrik à Palo Alto, en Californie, travaillant sur les systèmes distribués, le cloud et la technologie backend. Mes intérêts portent principalement sur les systèmes distribués et l’apprentissage automatique.
Matthias Plappert est un chercheur scientifique intéressé par l’apprentissage automatique, la robotique, l’apprentissage par renforcement et la synthèse de code. Son travail pour résoudre le Rubik’s cube avec une main de robot humanoïde a fait la une de l’édition imprimée du New York Times, et mon travail sur OpenAI Codex alimente GitHub Copilot, l’assistant de codage d’IA le plus avancé au monde.
Nik Tezak est un physicien théoricien et informaticien, actuellement responsable technologique du côté ML du pipeline LLM d’OpenAI. En tant que chercheur et ingénieur intéressé par les nouveaux paradigmes de traitement de l’information, de construction et d’exploitation de systèmes distribués à grande échelle. Né en Allemagne, a étudié la physique à l’université de Heidelberg puis a obtenu un doctorat en physique appliquée à l’université de Stanford.
Vitchyr Pong est chercheur scientifique à OpenAI. Il a terminé son doctorat à l’UC Berkeley, où j’ai été conseillé par Sergey Levine. Recherchez comment appliquer les méthodes d’apprentissage par renforcement profond à la robotique. Achèvement du BS à l’Université Cornell, où j’ai travaillé avec Ross Knepper et Hadas Kress-Gazit. Également doctorant en informatique à l’UC Berkeley. Résout souvent des problèmes techniques difficiles pour améliorer les conditions de vie humaines. Pour atteindre cet objectif, il a étudié comment appliquer l’apprentissage automatique à la robotique pour créer des algorithmes efficaces et évolutifs permettant aux robots d’effectuer des tâches utiles dans des environnements complexes.
Lukasz Kaiser est membre de l’équipe technique d’OpenAI. Recherche sur l’apprentissage automatique à l’aide de réseaux de neurones en tant que membre de l’équipe Google Brain. Ils ont construit le système d’apprentissage automatique TensorFlow et je l’ai utilisé pour la recherche. Il est démontré que les réseaux neuronaux peuvent apprendre des algorithmes discrets complexes, tels que la multiplication longue, de mots uniquement. J’ai également étudié le traitement du langage naturel et construit des systèmes modernes de PNL pour diverses tâches, notamment la traduction et le résumé.
Jerry Tworek est responsable de recherche chez OpenAI, axé sur l’enseignement de modèles de langage pour résoudre des problèmes en science, technologie, ingénierie, mathématiques et programmation. Profondément intéressé à appliquer ses compétences à des problèmes du monde réel. Mathématicien dévoué. Ancien quant trader, parfois encore passionné par les marchés financiers.
Andrew Carr est un mathématicien computationnel spécialisé dans l’apprentissage automatique. Soyez conseillé par David Wingate tout au long de votre programme de premier cycle et de maîtrise, puis rejoignez OpenAI en tant que membre. Un passage en tant que stagiaire de recherche chez Google Brain, où je travaille avec Quentin Berthet sur des applications de programmation différentielle pour l’apprentissage audio autodirigé. Souvent intéressé par le transport optimal, la synthèse de programmes, les modèles génératifs et la théorie de l’apprentissage automatique.
Karl Cobbe est un chercheur expérimenté, chercheur en apprentissage automatique, ingénieur logiciel et stagiaire en physique appliquée possédant une expertise dans divers domaines. En 2018, ils ont travaillé comme chercheur scientifique et chercheur en apprentissage automatique chez OpenAI. Avant cela, ils ont travaillé comme ingénieur logiciel chez Art of Problem Solving de 2016 à 2017 et chez Chatous de 2014 à 2015. Karl a également de l’expérience en tant qu’ingénieur en vérification matérielle chez Hewlett-Packard en 2011 où ils ont développé une expertise dans JasperGold, un outil de vérification formelle et trouvé des bogues de conception matérielle.
Shawn Jain est un chercheur et ingénieur travaillant sur des problèmes fondamentaux liés à l’intelligence artificielle, à la cognition et à la sensation. Il existe des applications ciblées en vision par ordinateur, en robotique et en langage naturel. Travaillez sur des technologies de pointe chez OpenAI, créant de nouvelles propriétés intellectuelles et des recherches originales. Transfert de technologie du laboratoire au produit.