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重磅突发!OpenAI正式推出多模态GPT-4

2023.03.15

作者 |  OpenAI&TheVerge&Techcrunch

翻译 &分析| 阿法兔

*本文6000字左右

  • GPT-4可以接受图像和文本输入,而GPT-3.5只接受文本。
  • GPT-4在各种专业和学术基准上的表现达到 "人类水平"。例如,它通过了模拟的律师考试,分数约为应试者的前10%。
  • OpenAI花了6个月的时间,利用从对抗性测试项目以及ChatGPT中获得的经验,反复调整GPT-4,结果在事实性、可引导性和可控制方面取得了 "史上最佳结果"。
  • 在简单的聊天中,GPT-3.5和GPT-4之间的区别可能微不足道,但是当任务的复杂性达到足够的阈值时,区别就出来了,GPT-4比GPT-3.5更可靠,更有创造力,能够处理更细微的指令。
  • GPT-4能对相对复杂的图像进行说明和解释,比如说,从插入iPhone的图片中识别出一个Lightning Cable适配器(下文有图片)。
  • 图像理解能力还没有向所有OpenAI的客户开发,OpenAI正在与合作伙伴Be My Eyes进行测试。
  • OpenAI承认,GPT-4并不完美,仍然会对事实验证的问题产生错乱感,也会犯一些推理错误,偶尔过度自信。
  • 开源OpenAI Evals,用于创建和运行评估GPT-4等模型的基准,同时逐个样本检查其性能。

  • 官宣文档


    OpenAI已经正式推出GPT-4,这也是OpenAI在扩大深度学习方面的最新里程碑。GPT-4是大型的多模态模型(能够接受图像和文本类型的输入,给出文本输出),尽管GPT-4在许多现实世界的场景中能力不如人类,但它可以在各种专业和学术基准上,表现出近似人类水平的性能。

    例如:GPT-4通过了模拟的律师考试,分数约为全部应试者的前10%。而相比之下,GPT-3.5的分数大约是后10%。我们团队花了6个月的时间,利用我对抗性测试项目以及基于ChatGPT的相关经验,反复对GPT-4进行调整。结果是,GPT-4在事实性(factuality)、可引导性(steerability)和拒绝超范围解答(非合规)问题( refusing to go outside of guardrails.)方面取得了有史以来最好的结果(尽管它还不够完美)

    在过去两年里,我们重构了整个深度学习堆栈,并与Azure合作,为工作负荷从头开始,共同设计了一台超级计算机。一年前,OpenAI训练了GPT-3.5,作为整个系统的首次 "试运行",具体来说,我们发现并修复了一些错误,并改进了之前的理论基础。因此,我们的GPT-4训练、运行(自信地说:至少对我们来说是这样!)空前稳定,成为我们首个训练性能可以进行提前准确预测的大模型。随着我们继续专注于可靠扩展,中级目标是磨方法,以帮助OpenAI能够持续提前预测未来,并且为未来做好准备,我们认为这一点,对安全至关重要。

    我们正在通过ChatGPT和API(您可以加入WaitList)发布GPT-4的文本输入功能,为了能够更大范围地提供图像输入功能,我们正在与合作伙伴紧密合作,以形成一个不错的开端。我们计划开源OpenAI Evals,也是我们自动评估AI模型性能的框架,任何人都可以提出我们模型中的不足之处,以帮助它的进一步的改进。


    能力


    在简单闲聊时,也许不太好发现GPT-3.5和GPT-4之间的区别。但是,当任务的复杂性达到足够的阈值时,它们的区别就出来了。具体来说,GPT-4比GPT-3.5更可靠,更有创造力,能够处理更细微的指令。

    为了理解这两个模型之间的差异,我们在各种不同的基准上进行了测试,包括模拟最开始那些为人类设计的考试。通过使用最新的公开测试(就奥数和AP等等考试)还包括购买2022-2023年版的练习考试来进行,我们没有为这类考试给模型做专门的培训,当然,考试中存在很少的问题是模型在训练过程中存在的,但我们认为下列结果是有代表性的。

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    我们还在为机器学习模型设计的传统基准上,对GPT-4进行了评估。GPT-4大大超过现有的大语言模型,与多数最先进的(SOTA)模型并驾齐驱,这些模型包括针对基准的制作或额外的训练协议。

    重磅突发!OpenAI正式推出多模态GPT-4

    由于现有的大多数ML基准是用英语编写的,为了初步了解其他语言的能力,我们使用Azure Translate将MMLU基准:一套涵盖57个主题的14000个选择题,翻译成了各种语言。在测试的26种语言中的24种语言中,GPT-4的表现优于GPT-3.5和其他大模型(Chinchilla,PaLM)的英语表现,这种优秀表现还包括类似拉脱维亚语、威尔士语和斯瓦希里语等等。

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