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史上最强模型!gpt-4发布,太强大了!

http://www.gkong.com 2023-03-16 15:35

  openai 联合创始人 sam altman 表示,它是“迄今为止功能最强大、最一致的模型”,能够使用图像和文本。

  当地时间3月14日,人工智能研究公司openai公布了其大型语言模型的最新版本——gpt-4。

  “我们花了 6 个月的时间,利用对抗性测试项目以及 chatgpt 的经验,反复调整 gpt-4,结果在真实性、可操作性以及拒绝超出道德等边界方面取得了有史以来最好的结果(尽管远非完美)”,openai 分享道。

  在gpt-4发布后,微软宣布自家产品早已第一时间用上了 gpt-4。"我们很高兴地确认,新的 bing 正在 gpt-4 上运行,为搜索而定制,"微软在一篇博客文章中写道。"如果你在过去六周的任何时候使用过预览版的新 bing,你已经提前看到了 openai 的最新模型的力量。随着 openai 对 gpt-4 及以后的更新,bing 从这些改进中受益,以确保我们的用户拥有最全面的副驾驶功能。"

  除了表现方面,还有一个明显的不同是,chatgpt-4比以前的版本“更大”,这意味着它已经接受了更多数据的训练,因此运行起来也更加昂贵。这也意味使用它的成本越来越高。与chatgpt不同的是,这个新模型目前还不能免费公开测试,虽然它鼓励开发者申请试用,但是将需要上等待名单。

  新模型将提供给chatgpt的付费用户 chatgpt plus(每月20美元),也将作为api的一部分提供,允许开发者付费将ai集成到他们的应用程序中。openai表示,多家公司已经将gpt-4集成到他们的产品中,包duolingo、stripe和khan academy等。

  gpt-4到底强在哪里?

  gpt-4 比上一个版本强在哪?openai 称,虽然这两个版本在随意的谈话中看起来很相似,但“当任务的复杂性达到足够的阈值时,差异就会出现”,gpt-4 更可靠、更有创意,并且能够处理更细微的指令。

  多模态的引入,让此次发布的gpt相较上一代综合体感明显“更上一层楼”。

  “gpt-4比以往任何版本更具创造性和协作性”,并且“有更广泛的常识和解决问题的能力,可以更准确地解决难题”。openai的ceo sam altman说:“这是我们迄今为止功能最强大的模型。”

  为让众人更加清楚地了解 gpt-4,openai 官方不仅上线了介绍性的网页(https://openai.com/research/gpt-4),还发布了一篇技术论文(https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf),详细分享了 gpt-4 强大的功能。

  值得注意的是,openai 公开的技术报告中,不包含任何关于模型架构、硬件、算力等方面的更多信息。

  从技术维度上来看,gpt-4 是一个基于 transformer 的模型,经过预训练,可以预测文档中的下一个 token。这个项目的一个核心部分是开发了基础设施和优化方法。这使 openai 能够根据不超过 gpt-4 的 1/1000 的计算量训练的模型,准确地预测 gpt-4 的某些方面的性能。

  10秒钟做出一个网站

  在 gpt4 的发布会上,openai 的总裁和联合创始人 greg brockman 展示了 gpt-4 拥有的强大编程技能,有一段两分钟的精华,演示的内容如下:

  1. 在草稿本上用纸笔画出一个非常粗糙的草图;

  2. 拍照告诉 gpt-4 我们要做一个网站,效果就是图中这样,让 gpt-4 生成网站代码;

  3. gpt-4 自己实现一个网站,总共历时十秒钟左右。

  这效果给当下不少开发者带来了压力以及非常强烈的职业危机感,有人当即表示“睡不着了”:“辗转反侧了一个晚上,思考未来 5-10 年我们到底会在哪里。”

  考试能力超过90%人类

  在分析 gpt-4 的能力时,openai 还让该模型参加了统一律师考试、法学院入学考试(lsat)、研究生入学考试(gre)的定量、口头推理、分析写作考试以及和各种 ap 科目考试等测试。

  据了解,gpt-4在各种专业学术基准上有着人类水平表现。例如在模拟律师考试中,gpt-4得分约为前10%——击败了90%人类,而chatgpt背后的gpt-3.5得分约为倒数10%。

  gpt-4 在大多数这些专业和学术考试中表现与人类水平相当。这意味着,如果 gpt-4 是一个仅凭应试能力来判断的人,它可以进入法学院,而且很可能也能进入许多大学。

  玩图也一流

  gpt-4可以接收文本和图像输入,用户可指定任何视觉或语言任务。具体来说,它可以生成文本输出(自然语言、代码等),给定的输入包括穿插的文本和图像。在一系列的领域中,包括带有文字和照片的文件、图表或屏幕截图,gpt-4表现出与纯文本输入类似的能力。

  gpt-4可以看懂搞笑图中的梗!

  用户:这幅图有什么不寻常之处?

  gpt-4:这张的不寻常之处在于,一名男子正在连接在一辆行驶中的出租车车顶的熨衣板上熨烫衣服。

  用户:你能解释一下这个帖子吗?

  gpt-4:这个备忘录是一个笑话,它结合了两个不相关的东西:从太空看地球的和鸡块。该备忘录的文字表明,下面的是从太空拍摄的地球的照片。然而,该实际上是鸡块的排列,摆放得像一张世界地图。这个备忘录的幽默感来自于文字和的意外并置。文字让人期待地球的雄伟形象,但图像实际上是平凡而愚蠢的东西。

  用户:这幅画有什么有趣的地方?逐一描述一下。

  gpt-4:显示的是一个“lightning cable”适配器的包装,有三张图。图1:一部智能手机,其充电端口插着一个vga接口。图2:“lightning cable”适配器的包装上有一张vga接口的。图3:vga连接器的特写,末端是一个小的lightning连接器(用于为iphone和其他苹果设备充电)。这张的幽默感来自于将一个大的、过时的vga连接器插入一个小的、现代的智能手机充电端口的荒谬性。

  支持更长的输入和输出

  在性能上,gpt-4 超越了过往的模型,它可以遵循自然语言的复杂指令、生成技术或创意作品,支持生成和处理多达 32,768 个 token(约 25,000 字的文本),这使得 gpt-4 能有更长的上下文,允许长篇内容创建、扩展对话以及文档搜索和分析等用例。

  超越传统的大模型

  在一套传统的 nlp 基准测试中,gpt-4 超过了以前的大型语言模型和大多数最先进的系统(这些系统通常有特定的基准训练或手工工程)。

  在 mmlu(多任务语言理解)基准测试中,gpt-4 不仅在英语中以相当大的优势胜过现有的模型,而且在其他语言中也表现出强大的性能。在 mmlu 的翻译变体上,gpt-4 的性能优于 gpt-3.5 和其他 llm(chinchilla,palm)的英语性能,包括低资源语言,如拉脱维亚语、威尔士语和斯瓦希里语。

  生成代码、改 bug 的最佳小能手

  除此之外,openai通过开源评估框架,用于自动评估ai模型性能的框架,允许任何人报告模型中的缺点,以帮助指导进一步改进。

  与此同时,gpt-4 对代码有超强的理解能力,可以帮助程序员生成代码,遇上 bug 时,甚至只要你把错误信息或者代码异常的截图发给 gpt-4,它就能帮你给出相应的提示。

  gpt-4的局限性

  尽管功能已经非常强大,但 gpt-4 仍与早期的 gpt 模型具有相似的局限性,其中最重要的一点是它仍然不完全可靠。openai 表示,gpt-4 仍然会产生幻觉、生成错误答案,并出现推理错误。

  1、该模型在其输出中可能会有各种偏见,但openai在这些方面已经取得了进展,目标是使建立的人工智能系统具有合理的默认行为,以反映广泛的用户价值观。

  2、gpt-4 通常缺乏对其绝大部分数据截止后(2021 年 9 月)发生的事件的了解,也不会从其经验中学习。它有时会犯一些简单的推理错误,这似乎与这么多领域的能力不相符,或者过于轻信用户的明显虚假陈述。有时它也会像人类一样在困难的问题上失败,比如在它生成的代码中引入安全漏洞。

  3、gpt-4 预测时也可能出错但很自信,意识到可能出错时也不会再检查一遍(double-check)。有趣的是,基础预训练模型经过高度校准(其对答案的预测置信度通常与正确概率相匹配)。然而,通过openai目前训练后的过程,校准减少了。

  openai表示,研究团队一直在对gpt-4进行迭代,使其从训练开始就更加安全和一致,所做的努力包括预训练数据的选择和过滤、评估和专家参与、模型安全改进以及监测和执行。数据显示,与gpt-3.5相比,模型对不允许内容的请求的响应倾向降低了82%,而gpt-4对敏感请求(如医疗建议和自我伤害)的响应符合政策的频率提高了29%。

  另外,openai团队还聘请了 50 多位来自人工智能对齐风险、网络安全、生物风险、信任和安全以及国际安全等领域的专家,对该模型在高风险领域的行为进行对抗性测试,从而为改进gpt模型提供了依据。

  “随着我们继续专注于可靠的扩展,我们的目标是完善我们的方法,以帮助我们越来越多地提前预测和准备未来的能力——我们认为这对安全至关重要。”openai 表示。

  生成式ai向超级ai快速演变

  此前,有机构认为,gpt-4的发布有望成为生成式ai向超级ai快速演变的关键节点。

  国盛证券指出,传统模式下,视觉ai公司倾向于采用单点方式,在各个碎片场景中做客制化落地,定制化程度相对较高;若转向大模型模式,gpt-4 的多模态能力有望带来通用化的模式,显著提升ai模型生产效率。

  华鑫证券认为,微软有望在产业中通过gpt-4不断拓展下游新兴领域,应用于更多的场景中,并利用其多模态模型成本改变传统 ai 客制化与定制化的特点,逐步向通用化方向发展。

  值得注意的是,随着gpt-4转向多模态,未来输入输出出现图像、视频等形态,ai有望打开下游千行百业应用空间。

  此外,更多机构将aigc视为最先受益赛道。华鑫证券表示,文生图赛道作为aigc概念下商业模式较成熟的领域,有望率先实现向c端落地。

  德邦证券方面也认为,gpt-4有望加速aigc的应用普及,并且在视频内容生成方面大放异彩,aigc有望步入快速发展阶段。

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