5美元是多少人民币最新GPT-4在律考中击败90%人类,它到底强在哪?|钛媒体深度-科技

“码农真的快失业了,编程不存在了。”在今早 GPT-4发布之后,朋友圈刷屏,很多人表达该技术对目前人类生产生活的影响。 GPT-4有多强,GRE考试接近满分,律考比肩顶级律师,随手

 

  “码农真的快失业了,编程不存在了。”在今早 GPT-4发布之后,朋友圈刷屏,很多人表达该技术对目前人类生产生活的影响。

  GPT-4有多强,GRE考试接近满分,律考比肩顶级律师,随手画个草图就能做出同款网页。当国内还在热议人工智能对话大模型产品CHATGPT时,背后核心预训练模型技术GPT却突然重磅升级。

  北京时间3月15日凌晨,创造出ChatGPT的美国 AI 公司OpenAI 正式对外发布GPT-4。

  据悉,GPT-4是新一代多模态大模型,支持图像和文本输入以及正确的文本输出,拥有强大的识图能力,文字输入限制提升至2.5万字,支持多个语言,回答准确性显著提高,从而让新的ChatGPT更聪明。此外,GPT-4还开放了角色扮演和性格定制能力。另外,GPT-4版本还会随着时间进行自动更新。

  据OpenAI介绍,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 是世界第一款高体验,强能力的先进AI系统,我们希望很快把它推向所有人。”OpenAI工程师在开发者Demo视频中表示,GPT-4 是OpenAI努力扩展深度学习的最新里程碑。OpenAI称,GPT-4虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类,但在各种专业和学术基准上表现出人类水平的表现。

  微软在GPT-4发布后第一时间表示,新的必应(Bing)已经基于GPT-4 技术运行,这是为搜索产品量身定制的模型产品。“如果你在过去五周内的任何时候使用过新的Bing预览版,你就已经提前了解过这个强大模型的早期版本。随着OpenAl对GPT-4及以后的版本进行更新,Bing 从这些改进中受益匪浅。”

  即日起,ChatGPT Plus付费订阅用户现可直接使用GPT-4版本的ChatGPT,未来则将对免费用户开放一定数量的GPT-4体验。同时,GPT-4 API 需要申请候选名单,今天将开始邀请一些开发人员,并不断扩大邀请规模,每1000字符的价格为0.03美元;图像输入则处在研究预览阶段,仅对少部分用户开放。

  不过,GPT-4仍存在改进空间。虽然GPT-4这波能力大升级,但之前ChatGPT会出现幻觉、胡说八道的毛病还是没能完全改掉。

  谁能革得了 ChatGPT 的命?现在看来还是 OpenAI 自己。

  花了6个月打造,GPT-4到底强在哪里?

  在了解GPT-4之前,我们要知道,GPT到底是什么。

  随着1956年“达特茅斯会议”上创造“人工智能”这个术语,全球迎来了 AI 技术发展阶段。在2016年谷歌DeepMind的“阿尔法狗”(AlphaGo)击败了韩国围棋冠军李世乭,以及机器学习的诞生,AI 算法、算力、数据“三驾马车”获得了突破性技术进展。

  但问题在于,机器学习利用循环神经网络(RNN) ——序列数据或时序数据的人工神经网络来处理文字,使得文字按顺序一个个处理,没办法同时进行大量学习。

  因此2017年,谷歌团队发布论文“Attention Is All You Need”,提出了一个新的学习框架Transformer,以解决此问题。它抛弃了传统的CNN(卷积神经网络)和RNN,使整个网络结构完全由Attention机制组成,从而让机器同时学习大量的文字,训练速度效率大大提升。

  简单来说,只需要LLM(大型语言模型)、大型参数量和算力算法训练,以Attention机制就可实现快速的机器学习能力。因此,无论是ChatGPT的T,还是谷歌预训练语言模型BERT的T,均是Transformer的意思。

  基于Transformer框架,OpenAI进行了新的研究学习GPT,全称为Generative Pre-trained Transformer(生成式预训练框架),其利用无监督学习技术,通过大量数据来形成快速反馈。2018年6月,OpenAI发布第一代GPT,2019年11月发布GPT-2,2021年发布了1750亿参数量的GPT-3,不仅可以更好地答题、翻译、写文章,还带有一些数学计算的能力等,而ChatGPT是微调之后的GPT-3.5消费级应用。

  今天发布的GPT-4,是一个大型多模态模型,能接受图像和文本输入,再输出正确的文本回复。OpenAI表示,团队花了6个月的时间使用对抗性测试程序和ChatGPT的经验教训,对GPT-4进行迭代调整,从而在真实性、可控性等方面取得了有史以来最好的结果。

  “GPT-3.5 和 GPT-4 之间的区别可能很微妙。当任务的复杂性达到足够的阈值时,差异就会出现——GPT-4 比 GPT-3.5 更可靠、更有创意,并且能够处理更细微的指令。”OpenAI 表示,在过去的两年里,团队重建了整个深度学习堆栈,并与微软Azure一起,为GPT工作负载从头开始共同设计了一台超级计算机。经过训练和修复更新之后,GPT-4前所未有地稳定,成为 OpenAI 能够提前准确预测其训练性能的第一个大型模型。

  那么,GPT-4技术到底怎么样?为了了解这模型差异,根据官方实验表明,GPT-4在各种专业测试和学术基准上的表现与人类水平相当。

  首先,在美国BAR律师执照统考模拟中,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%;生物奥林匹克竞赛,GPT-3.5能达到后31%水平分位,GPT-4可达到前1%水平分位;研究生入学考试 (GRE) 、SAT数学考试成绩中,也有大幅提升,击败了80%以上的人类答题水平,而医学知识自测考试准确率达75%。

  第二个测试是与其他英文机器学习模型的技术能力。研究团队使用微软Azure Translate,将MMLU 基准——一套涵盖57个主题、14000个多项选择题翻译成多种语言。在测试的英语、拉脱维亚语、威尔士语和斯瓦希里语等26种语言中,有24种语言下,GPT-4优于GPT-3.5 和其他大语言模型(Chinchilla、PaLM)的英语语言性能。

  而在TruthfulQA等外部基准测试方面,GPT-4也取得了进展。OpenAI测试了GPT-4模型将事实与错误陈述的对抗性选择区分开的能力。实验结果显示,GPT-4基本模型在此任务上仅比GPT-3.5略好。但在经过RLHF训练之后,二者的差距就很大了,例如GPT-4在测试中并不是所有时候它都能做出正确的选择。

  此外,GPT-4还支持做编程、玩梗图、回答关键问题、理解图片、看懂法语题目并解答等其他更多扩展技术能力,研究人员发现,GPT-4能随着时间不断处理令人兴奋地新任务——现在的矛盾是 AI 的能力和人类想象力之间的矛盾。不过OpenAI表示,图像输入是研究预览,目前不公开。

  对于一个长相奇怪的充电器的图片问为什么这很可笑?GPT-4 回答:VGA 线充 iPhone。

  GPT-4回答数学问题

  总的来说,GPT-4 相对于以前的模型(经过多次迭代和改进)已经显著减轻了判断失误问题。在OpenAI的内部对抗性真实性评估中,GPT-4的得分比ChatGPT使用的GPT-3.5模型能力高40%。

  很显然,虽然 GPT-4 对于许多现实场景的处理比人类差,但在各种专业和学术基准上已表现出和人类相当的水平。

  不过,GPT-4模型也有很多不足,有着与以前的模型类似的风险,如产生有害的建议、错误的代码或不准确的信息,以及对实时事件的不了解等。

  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。

  目前GPT-4版本默认速率限制为每分钟40k个Token和每分钟200个请求,而GPT-4的上下文长度为8192个Token,最多提供32768个Token上下文(约 50 页文本)版本的有限访问,但版本也会随着时间自动更新。

  不过,目前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,也不包括期待已久的 AI 视频功能,也并没有开放 GPT-4的任何核心技术论文信息。

  但OpenAI正在开源其软件框架OpenAI Evals,用于创建和运行基准测试以评估GPT-4等模型,同时逐个样本地检查它们的性能。

  复旦大学计算机学院教授、博士生导师黄萱菁此前表示,OpenAI迄今为止没有开放过它的模型,只开放过API接口,你可以调用它,但拿不到GPT-3.5内部细节,而且今年连论文都没有,需要大家去猜测。

  全球进入 AI 大模型军备竞赛,与GPT差距拉大

  实际上,随着基于GPT技术的ChatGPT风靡全球,全球已经进入了 AI 大模型军备竞赛。

  首先是影响到搜索引擎巨头地位的谷歌。手握 LaMDA、PaLM, Imagen 等 AI 技术的谷歌,不会让微软这么轻易就抢占了 AI 应用的先机。

  就在GPT-4发布前几个小时,谷歌为了迎战微软,宣布将一系列即将推出的生成式人工智能(AIGC)功能与模型应用到自家产品中。包括Google Docs(文档)、Gmail、Sheets(表格)和 Slides(幻灯片)等。但不同于微软和OpenAI的“发布即可用”,谷歌只会先将Docs和Gmail中的AI工具在月底提供给一些“值得信赖的开发人员”,具体开放时间没有公布。

  更早之前,谷歌发布了ChatGPT最大竞品、基于LaMDA AI 架构的 Bard聊天机器人,支持多角度回答问题,以及强大的上下文理解能力,未来 Bard 还会被集合在 Google 搜索之中,为你更快速地提供答案。不过Bard在Demo演示中频繁“翻车”,市场并不看好。

  3月15日凌晨,谷歌宣布开放自家的大语言模型 PaLM API,而且还发布了一款帮助开发者快速构建 AI 程序的工具 MakerSuite。谷歌表示,此举是为了帮助开发者们快速构建生成式 AI 应用。

  相对于谷歌,微软做好了充足的准备。

  今年2月,微软宣布数十亿美元投资OpenAI公司,后者估值高达290亿美元,成为 AIGC 领域最高估值的独角兽公司。如今,微软已经在旗下所有产品中全线整合ChatGPT,包括且不限于Bing搜索引擎、包含Word、PPT、Excel的Office全家桶、Azure云服务、Teams聊天程序等预计本周四(16日),微软将宣布GPT-4与Azure云服务的结合。

  目前在国内,百度、商汤、旷视科技等多家 AI 公司和科研机构都在做关于大模型的技术产品和应用。

  就在3月14日晚,港股 AI 龙头企业商汤科技发布了多模态通用大模型“书生 2.5”,拥有30亿参数,支持问答、识图、以文生图等,在自动驾驶和居家机器人等通用场景下,“书生 2.5”可辅助处理各种复杂任务。据悉,“书生”由商汤科技、上海人工智能实验室、清华大学、香港中文大学、上海交通大学于2021年11月首次共同发布,并持续联合研发。

  尽管中国在 AI 领域进行了很多研究成果和布局,但目前要达到像OpenAI的效果可能还需时日。科学技术部部长王志刚3月5日表示,ChatGPT证明了 AI 是大方向,而 OpenAI 在 AI 对话实时效果方面有明显优势。

  “比如发动机,大家都能做出发动机,但质量是有不同的。踢足球都是盘带、射门,但是要做到梅西那么好也不容易。”王志刚表示。

  那么,国内 AI 技术行业如何看待中国企业做大模型的呢?

  创新工场董事长兼CEO李开复博士在3月14日表示,ChatGPT快速普及将进一步引爆 AI 2.0 商业化。AI 2.0 是绝对不能错过的一次革命。

  旷视科技联合创始人、CEO印奇3月10日对钛媒体App表示,中国攻坚 AI 大模型,要先把GPT-3.5复现出来,但过程没有想象的那么容易。国内一方面要用最艰苦朴素、奋斗的状态来攻坚核心 AI 技术,另外中国 AI 公司想活得长,必须要把大模型商业化。“我们要有极强的危机感。”

  澜舟科技创始人兼CEO周明告诉钛媒体App,对于国内而言,中国做大模型还是更多的要去了解国外的发展趋势,不能固步自封,还是需要学习;但同时中国 AI 技术在过去20多年取得长足的进步,无论人才还是技术,中国有很好的历史性机遇,更多是乐观,而非悲观。

  “中国在To B(企业端)落地方面应该走在ChatGPT前面。如何把中国特色发挥到极致,是大家都要彼此思考的问题。”周明创立的语音大模型公司澜舟科技在3月14日宣布完成Pre-A+轮融资,并公布了该公司研发的“孟子MChat可控大模型”,此前周明在微软工作超过20年。

  就目前来看,GPT-4是OpenAI在扩展深度学习道路上的最新里程碑。但正如OpenAI所言,前方还有很多工作要做,需要通过用户和开发者的不断测试,以及社区在模型之上构建、探索和贡献,从而持续将模型变得越来越强。

  无论中国公司能够做到哪种地步,唯一确定的是,这一次,我们人类离通用人工智能(AGI)更近了一步。(本文首发钛媒体App,作者|林志佳)

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