OpenAI 推出的 GPT-OSS 模型融合了多篇前沿论文的关键创新，构建了一个高效且安全的开源大型语言模型（120B 参数），核心技术亮点包括：
• Longformer 的滑动窗口稀疏注意力，提升长文本处理效率，交替应用于模型层间。
• 关注点“attention sinks”问题，采用 Off-by-one attention 的可学习偏置机制，允许模型选择不关注任何 token，解决软最大化（softmax）限制。
• 混合专家模型（MoE）思想借鉴自 Switch Transformer，提升模型扩展能力。
• RMSNorm 替代传统层归一化，简化参数同时提升训练效率。
• Rotary Positional Encoding（RoPE），通过旋转矩阵融合绝对与相对位置编码，增强自注意力机制的上下文感知。
• YaRN 技术延展上下文窗口，通过调整 RoPE 频率基底和额外训练支持更长文本输入。
• Flash Attention 利用系统级优化，显著降低注意力机制的计算与内存开销。
• DeepSeek-R1 报告提供了可验证奖励的强化学习训练框架，推动模型推理能力提升。
• Deliberative alignment 安全训练方法，使模型具备逻辑推理和拒绝不当请求的能力。
GPT-OSS 是少数真正开放源码、兼顾隐私与合规的大规模语言模型，适合需要机密计算环境的企业和研究机构，未来可持续扩展与安全优化。
详读论文合集与技术解读👉 x.com/cwolferesearch/status/1956132685102887059
GPT-OSS 大型语言模型 隐私计算 开源AI 机器学习 人工智能
