GPT-4原论文详细解读（GPT-4 Technical Report）
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1.导读
相比之前的GPT-3.5等大型语言模型（这里可以看我的InstructGPT解读，也方便理解本文内容），GPT-4最大的不同在于变成了多模态，即输出不变的情况下，输入可以为图片或文本。其展现了优于ChatGPT模型并且非常强大的性能。读者可在OpenAI官网体验体验，不过网页端只提供了文本输入，图片输入的方式目前只支持API。
2.摘要和引言
GPT-4是一个多模态的大模型。它的基础结构仍然是Transformer+预测下一个词的目标函数。
GPT-4在摘要中的说法是给出了一个预测模型性能的方法，使得只需要0.1%的训练计算资源，就可以预测模型的性能了。不需要训练到最后才得到模型性能，这有助于早期就调整好模型，减少不必要的训练成本。
GPT-4这篇工作目的是增强理解生成文本的能力，尤其在复杂且存在细微差异的场景。
GPT-4使用了很多人类的考试（例如，律师资格考试）和传统的NLP任务作为测试案例。
GPT-4仍然存在之前工作中的一些问题：1.会瞎编，缺乏可靠性。2.限制25000字。3.无法从经验中学习。
3.论文结构
- 第3节：本文的内容涉及范围
- 第4节：预测技术（预测模型性能相关技术，使得用少数的训练就能预测模型的性能），这部分本篇博客跳过
- 第5节：详细介绍GPT-4的能力，实验
- 第6节：详细介绍GPT-4的局限性
- 第7节：风险和因对方法
- 第8节：结论
- 参考文献
- 附录23-98页
4.本文的内容涉及范围
- 不会给出具体的技术细节，包括模型结构，模型大小，硬件，训练成本，数据集，训练方法。
- 会给出一些初始的步骤和想法。
5.GPT-4的能力，实验
对于这部分实验，OpenAI在github上开源了评估框架。
模拟人类的考试
值得注意的是，这些考试的问题在模型训练的时候只会看到一部分相关的资料（例如律师考试不会有真题，但可能在训练集中有些相关法律书籍），这部分的实验展开的细节放在了附录C。这些测试的真题都来源于公开的available的材料。题目包括选择题和论述题，OpenAI对于这两种题目分别设计了prompt，这些prompt包括图片。最后这个实验考试的打分方式和人类的考试一样。这部分的实验的细节放在了附录A。
下表是实验结果，第一列是考试名称，包括律师考试、研究生入学考试、生物、化学、计算机。第2列是GPT-4（带vision输入的）、GPT-4（不带vision输入的）、GPT-3.5（应该不是ChatGPT，而是基础GPT-3.5）。分别给出了分数（例如298/400，分别是得分/总分）和排名（例如~90th，100个人超过了90%的人）。
下图给出了图示化展示，可以清晰看出GPT-4较不带vision和baseline的GPT3.5的差距。其中横坐标是考试名称，纵坐标是得分占总分的比。蓝色上方的绿色表示GPT-4（不带vision模块）超过GPT3.5的性能部分。如果绿色上方有深绿色，则表示GPT-4（带vision模块）超过GPT-4（不带vision模块）的性能部分。如果蓝色上方无其他（例如最后一列），则表示3者无差异。
传统的NLP任务
为了让GPT-4能理解实验问题什么的，OpenAI进行了适当的预处理，包括“问题翻译”和给出few-shot（细节见附录F）。
实验结果如下，第一列是案例（例如MMLU是在57个学术和专业性学科的多项选择题）。最后两列是最先进的模型（有特定任务上的微调）。
下图给出了不同语音对GPT-4性能的影响。
下图给出了GPT-4图片输入时的例子。
看了下回答，没什么问题，感觉理解了图片内容，并结合了LM中的常识，具备了一定的认知水平，很强！
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-421471.html
5.GPT-4的局限性
未完待续。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-421471.html
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