gpt-4真的很厉害吗 gpt-4有多牛

互联资讯 2023-05-22 18:00:04 0

2023年11月20日每日一猜答案：。答案：ABC。
每日一猜答案分析：

GPT4真的有那么强吗,gpt4真能替代程序员吗,gpt4真的理解吗,gpt4真这么神吗

药明康德内容团队编辑

延续多个月前ChatGPT的爆火，OpenAI公司日前推出了新的里程碑――GPT-4。或许用社交媒体上刷屏的一张图，能快速看懂它的强大实力：尽管先前的ChatGPT已能通过律师资格考试，但分数只能说是勉强合格。而如今，GPT-4的得分已能超越90%的人类，可谓彻底进化出了精英的水平。即便申请顶尖名校，它的成绩也完全够格。

▲在一些标准化考试中，GPT-4的成绩已达到顶尖人类水平（图片来源：参考资料[1]）

在新闻中，OpenAI自豪地说道，GPT-4“在多种职业和学术标准上”，表现已经达到了人类水平。他们尤其强调，越是复杂的任务，越能彰显出GPT-4的实力。如果只是普通的对话，ChatGPT先前使用的GPT-3.5模型与之相差不大。但在更为进阶的领域，我们可以看到两者的巨大区别。比如在一些标准化的考试中，GPT-4的水平有着极大提升，成绩位于最顶尖的20%之列。

▲有人感叹，GPT-4或许带来了应试教育的终结（图片来源：参考资料[1]）

它在语言上也有极大的突破。先前，许多类似的人工智能工具都有些偏科，在使用英文时表现很好，使用其他语言时则表现大打折扣。在GPT-4中，这一瓶颈得到了很好的突破。OpenAI一共测试了26种不同的语言，GPT-4在其中24种语言上的表现要优于GPT-3.5在英语上的表现。换句话说，如果先前ChatGPT在英语对话中的表现曾让你感到惊艳，那么你可以期待在应用新的GPT-4模型后，在使用其他语言上也可以得到类似，甚至更好的体验。

▲GPT-4在24种语言的表现上，水平都超过了GPT-3.5在英语中的表现（图片来源：参考资料[1]）

GPT-4的另外一大亮点在于不仅可以接受文字中的信息，还可以理解图片。甚至在理解图片的过程中，顺便也理解了人类的幽默感。比如在一张图中，它不仅回答了每一张图里有什么物件，还指出其荒诞之处在于将一个过时的VGA连接器插到了一个智能手机的充电槽中。在另一张图里，它也能理解在“移动的出租车上熨烫衣服”是一件很不寻常的事。

▲GPT-4学会了看图说话，还学会了在图中寻找幽默的亮点（图片来源：参考资料[1]）

它的读图能力不仅能用于理解幽默，还可以用于进行更学术的应用。比如在提供一张柱状图时，它可以从中抓取关键信息，做出总结并进行进一步的计算分析；而当提供一些论文的截图时，它也能精炼其中的要点，并解释论文图片里的多个不同步骤。

▲GPT-4的读图能力也能用于更正经的用途……（图片来源：参考资料[1]）

说到创造力，GPT-4也同样表现出色。比如它可以用26个单词总结《灰姑娘》的故事大概，而且每一个单词开始的字母都按A-Z的顺序，不带重复……

图片来源：参考资料[2]

说的废话更少……

图片来源：参考资料[2]

还有人宣称它的知识储备也更丰富……

图片来源：Acchatgpt.com

尽管GPT-4在推出后的短短几个小时里凭借它的强大实力引爆了科技圈，它的开发者也指出其中的一些局限。比如尽管在答案的准确程度上有了明显提升，它有时依旧会“捏造事实”，因此在使用时需要人为进行事实的验证。《纽约时报》的一篇文章也指出，它擅长总结过去已经发生的事件，却难以和你探讨未来的无限可能。

正如OpenAI首席执行官Sam Altman先生总结的那样，GPT-4是其公司迄今为止最强大的模型。它和先前的模型相比，有更强大的创造力，在事实上把握得更准确，偏倚也更少。但它依然有缺点，有局限，在最初的几次使用后，新鲜感也会逐渐褪去。不过在这条消息下，更多人的留言反映了他们的看法：这是一个令人振奋的时刻。

当然，在这个人工智能时代，GPT-4也留给人们一个更大的问题：这个技术在未来会如何发展？又会给哪些人的生活带来颠覆？或许，只有时间才知道答案。

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1.多模态GPT-4正式发布：支持图像和文本输入，效果超越chatgpt

OpenAI的里程碑之作GPT-4终于发布，这是一个多模态大模型（接受图像和文本输入，生成文本）。主要能力有：

GPT-4可以更准确地解决难题，具有更广泛的常识和解决问题的能力：更具创造性和协作性；可以接受图像作为输入并生成说明文字、分类和分析；能够处理超过 25,000 个单词的文本，允许长文内容创建、扩展对话以及文档搜索和分析等用例。
GPT-4的高级推理能力超越了chatgpt。
在SAT等绝大多数专业测试以及相关学术基准评测中，GPT-4的分数高于chatgpt。

GPT-4遵循GPT、GPT-2和GPT-3的研究路径，利用更多数据和更多计算来创建越来越复杂和强大的语言模型（数据量和模型参数并未公布）。
OpenAI花了6个月时间使GPT-4更安全、更具一致性。在内部评估中，与GPT-3.5相比，GPT-4对不允许内容做出回应的可能性降低82%，给出事实性回应的可能性高40%。
安全与对齐：引入了更多人类反馈数据进行训练，以改进GPT-4的行为；不断吸取现实世界使用的经验教训进行改进；GPT-4的高级推理和指令遵循能力加快的安全性研究工作。

OpenAI还开源了Evals框架（），以自动评估AI模型性能，允许用户报告模型中的缺点，以帮助其改进。OpenAI表示，GPT-4仍然有许多正在努力解决的已知局限性，例如社会偏见、幻觉和对抗性prompt。目前，OpenAI正在chatgpt Plus上提供GPT-4，并为开发人员提供API以构建应用和服务。值得一提的是，微软的chatgpt早就用上了GPT-4。

链接：

API申请：；

2. OpenAI发布通用人工智能路线图：AGI比想象中来得更快在chatgpt引爆科技圈之后，人们对于先进技术产生了更多期待，但一直有专家警告 AI 可能造成的危害。我们知道，OpenAI的使命是确保通用人工智能 ―― 比人类更聪明的AI系统，能够造福全人类。近期，OpenAI发布了「AGI 路线图」，详细解释了这家前沿研究机构对通用人工智能研究的态度。

链接：3. 超越chatgpt：大模型的智能极限在此前《大型语言模型的涌现能力》、《chatgpt进化的秘密》两篇文章中，符尧剖析了大型语言模型的突现能力和潜在优势，大模型所带来的“潜在的”范式转变，并拆解了chatgpt演进的技术路线图。在本文中，作者以终为始分析了大模型的智能极限及其演进维度。不同于刻舟求剑式只追求复现chatgpt的经典互联网产品思维，而是指出了OpenAI组织架构和尖端人才密度的重要性，更重要的是，分享了模型演化与产品迭代及其未来，思考了如何把最深刻、最困难的问题，用最创新的方法来解决。

链接：4. 大型语言模型训练指南近年来，训练越来越大的语言模型已成为常态（悟道2.0模型参数量已经到达1.75T ，为GPT-3的10倍）。但如何训练大型语言模型的信息却很少查到。

链接：5. 大模型的三个基础假设1. 开源模型会大大降低准入门槛；2. 应用为王，模型为辅；3. 企业市场需要新的平台服务

链接：6. GPT-3/chatgpt复现的经验教训为什么所有公开的对GPT-3的复现都失败了？我们应该在哪些任务上使用GPT-3.5或chatgpt？对于那些想要复现一个属于自己的GPT-3或chatgpt的人而言，第一个问题是关键的。第二个问题则对那些想要使用它们的人是重要的。

链接：7. chatgpt搜索的推理成本分析实际上，每周推理chatgpt的成本都超过了其训练成本。目前chatgpt每天的推理成本为700,000美元。如果直接将当前的chatgpt集成到谷歌的每次搜索当中，那么谷歌的搜索成本将大幅上升，达到360亿美元。谷歌服务业务部门的年净收入将从2022年的555亿美元下降至195亿美元。若将“类chatgpt”的LLM部署到搜索中，则意味着谷歌要将300亿美元的利润转移到计算成本上。

链接：8. chatgpt模型参数≠1750亿，有人用反证法进行了证明本文将使用反证法来证明并支持上面的论点，只需要使用大学里学到的一些理论知识。另外需要注意，还存在相反的问题，即有人声称chatgpt只有X亿个参数（X远远低于1750）。但是，这些说法无法得到验证，因为说这些话的人通常是道听途说。

链接：9. 从0到1，OpenAI的创立之路最近，chatgpt让国内不少精英再一次感受到落后的紧迫感，不少创业团队要打造“中国版的OpenAI”。我们不乏真正有抱负的创业者，但想象一下，如果在2015年已经有一支OpenAI团队，Sam Altman和Greg Brockman这群人很可能会去打造另一支不同于它的“DeepMind”团队，而不会称自己要去打造“硅谷版的OpenAI”，并且是为了复现chatgpt。

链接：10. 清华朱军团队开源首个基于Transformer的多模态扩散大模型当前的扩散模型DALL?E 2、Imagen、Stable Diffusion等在视觉创作上掀起一场革命，但这些模型仅仅支持文到图的单一跨模态功能，离通用式生成模型还有一定距离。而多模态大模型将能够打通各种模态能力，实现任意模态之间转化，被认为是通用式生成模型的未来发展方向。清华大学计算机系朱军教授带领的TSAIL团队近期公开的一篇论文《One Transformer Fits All Distributions in Multi-Modal Diffusion at Scale》，率先发布了对多模态生成式模型的一些探索工作，实现了任意模态之间的相互转化。

链接：11. 编译器技术的演进与变革在现代计算机系统中，编译器已经成为一个必不可少的基础软件工具。程序员通过高级语言对底层硬件进行编程，而编译器则负责将高级语言描述转换为底层硬件可以执行的机器指令。编译器在将应用程序翻译到机器指令的过程中，还需要对程序进行等价变换，从而让程序能够更加高效地在硬件上执行。

链接：12. AI开发大一统：谷歌OpenXLA开源，整合所有框架和AI芯片如今，机器学习开发和部署受到碎片化的基础设施的影响，这些基础设施可能因框架、硬件和用例而异。这种相互隔绝限制了开发人员的工作速度，并对模型的可移植性、效率和生产化造成了障碍。通过创建与多种不同机器学习框架、硬件平台共同工作的统一机器学习编译器，OpenXLA可以加速机器学习应用的交付并提供更大的代码可移植性。

链接：13. 【【淘密令】】介绍深度学习领域的新颖研究思想通常是使用原生框架运算符的组合来实现的。虽然方便，但这种方法通常需要创建许多临时张量，这可能会损害神经网络的大规模性能。这些问题可以通过编写专门的GPU内核来缓解，但由于GPU编程的许多复杂性，这样做可能会非常困难。

尽管最近出现了各种系统以简化此过程，但我们发现它们要么过于冗长、缺乏灵活性，要么生成代码的速度明显慢于我们手动调整的基线。因此，一种最新的语言和编译器由此就诞生了。

链接：14. PyTorch显存分配原理：以BERT为例为什么在nchatgpt显示的显存和实际占用不一致？模型训练和推理显存分别占用多大？如何节约显存，提高显存利用率？Fp16有用吗？可以节省多少显存？如何估算模型占用大小？这篇文章将会解决这些问题。

链接：. OneFlow源码解析：Eager模式下的SBP Signature推导SBP是OneFlow中独有的概念，其描述了张量逻辑上的数据与张量在真实物理设备集群上存放的数据之间的一种映射关系。SBP Signature即SBP签名，是OneFlow中独创且很重要的概念。

链接：16. 面向Web的机器学习编译突破：纯浏览器运行Stable Diffusion本文介绍了Web Stable Diffusion。这是世界上的第一个通过深度学习编译技术将 stable diffusion 完全运行在浏览器中的项目。模型的全部一切都运行在浏览器里，无需云端服务器支持。

链接：17. YOLOv5全面解析教程④：目标检测模型精确度评估

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