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关于GTP-4,这是14个被忽略的惊人细节!

2023.03.16

3月14日,OpenAI推发布了GPT-4。向科技界再次扔下了一枚“核弹”。

根据OpenAI的演示,我们知道了GPT-4拥有着比GPT-3.5更强大的力量:总结文章、写代码、报税、写诗等等。

但如果我们深入OpenAI所发布的技术报告,我们或许还能发现有关GPT-4更多的特点……

关于GTP-4,这是14个被忽略的惊人细节!

以及一些OpenAI没有点名和宣扬的,可能会令人背后一凉的细节。


新Bing装载GPT-4


自然而然地,GPT-4发布之时,新Bing也已经装载了最新的版本。

根据微软Bing副总裁Jordi Ribas在推特上所述,装载了GPT-4的新Bing已经将问答限制提升到了一次15个问题,一天最多提问150次。

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文本长度扩大八倍


在GPT-4上,文本长度被显著提高。

在此之前我们知道,调用GPT的API收费方式是按照“token”计费,一个token通常对应大约 4 个字符,而1个汉字大致是2~2.5个token。

在GPT-4之前,token的限制大约在4096左右,大约相当于3072个英文单词,一旦对话的长度超过这个限制,模型就会生成不连贯且无意义的内容。

然而,到了GPT-4,最大token数为32768个,大约相当于24576个单词,文本长度被扩大了八倍。

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也就是说,GPT-4现在可以回答更长的文本了。

OpenAI在文档中表示,现在GPT-4限制的上下文长度限制为8192个token,允许32768个token的版本名为GPT-4-32K,目前暂时限制了访问权限。在不久的未来,这一功能可能会被开放。


模型参数成为秘密


我们知道,GPT-3.5模型的参数量为2000亿,GPT-3的参数量为1750亿,但这一情况在GPT-4被改变了。

OpenAI在报告中表示:

考虑到竞争格局和大型模型(如GPT-4)的安全影响,本报告没有包含有关架构(包括模型大小)、硬件、训练计算、数据集构造、训练方法或类似内容的进一步细节。
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这意味着OpenAI没有再披露GPT-4模型的大小、参数的数量以及使用的硬件。

OpenAI称此举是考虑到对竞争者的忧虑,这可能是在暗示其对于竞争者——谷歌Bard——所采取的策略。

此外,OpenAI还提到“大型模型的安全影响”,尽管没有进一步解释,但这同样也暗指生成式人工智能所可能面对的更严肃的问题。


有选择地表达的“优秀”


GPT-4推出后,我们都看到了这一模型较上一代的优秀之处:

GPT-4通过模拟律师考试,分数在应试者的前10% 左右;相比之下,GPT-3.5 的得分在倒数 10% 左右。

但这实际上是OpenAI的一个小把戏——它只展示给你GPT-4最优秀的那部分,而更多的秘密藏在报告中。

下图显示的是GPT-4和GPT-3.5参加一些考试的成绩表现。可以看到,GPT-4并非在所有考试中的表现都那么优秀,GPT-3.5也并非一直都很差劲。

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“预测”准确度提升


在ChatGPT推出以来,我们都知道这一模型在很多时候会“一本正经地胡说八道”,给出很多看似有理但实际上并不存在的论据。

尤其是在预测某些事情的时候,由于模型掌握了过去的数据,这反而导致了一种名为“后见之明”的认知偏差,使得模型对于自己的预测相当自信。

OpenAI在报告中表示,随着模型规模的增加,模型的准确度本应逐渐下降,但GPT-4逆转了这一趋势,下图显示预测精确度提升到了100。

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OpenAI表示,虽然GPT-4的准确度显著提高,但预测仍是一件困难的事,他们还将就这一方面继续训练模型。


还有30%的人更认可GPT3.5


尽管GPT-4展现出了比GPT-3.5优秀得多的能力,但OpenAI的调查显示,有70%的人认可GPT-4输出的结果:

GPT-4在遵循用户意图的能力方面比以前的模型有了大幅提高。在提交给ChatGPT和OpenAI API的5214个提示的数据集中,70.2%GPT-4生成的回答优于GPT3.5。
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这意味着:仍有30%的人更认可GPT-3.5。


GPT-4语言能力更佳


尽管许多机器学习的测试都是用英文编写的,但OpenAI仍然用许多其他的语言对GPT-4进行了测试。

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