AIGC之GPT-4:GPT-4的简介(核心原理/意义/亮点/技术点/缺点/使用建议)、使用方法、案例应用(计算能力/代码能力/看图能力等)之详细攻略

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AIGC之GPT-4:GPT-4的简介(核心原理/意义/亮点/技术点/缺点/使用建议)、使用方法、案例应用(计算能力/代码能力/看图能力等)之详细攻略

解读:在2022年11月横空出世的ChatGPT,打遍天下无敌手的时候,就知道会有这么一天,知道它会来,也知道它一定来,但是,还是没想到,来的是这么的快。就在2023年3月15日凌晨(博主是在今天1点多收到的OpenAI的官方邮件信息),OpenAI的CEO Sam Altman以直播的形式发布了GPT-4。正如Sam Altman所说,这是GPT-4,迄今为止我们最强大的模型。它今天可以在我们的API(等待列表)和ChatGPT+中使用。它仍然有缺陷,仍然有局限性,第一次使用时,它似乎比你用了更多时间后更令人印象深刻。但是,敲重点,根据GPT-4的发布会可知,OpenAI对GPT-4的训练其实已经于2022年8月完成,近半年多的时间都在做微调提升,以及去除危险内容生成的工作,这是最令博主诧异的,这特么个东西竟然在去年8月份就存在了(细思极恐)。当然,最牛叉的模型往往用最朴素的方法,GPT-4科技报告中的7个表格和9张图片,进行了各种横向和纵向比较,能打的一个都没有,它仿佛时刻在低调地说我是目前整个业界最牛逼的AGI模型……嗯,这话的确不是吹的。
随着GPT-4的出世,接下来,会出现官方API的有偿开放,国内外一系列开源社区的争先模仿,大概率预示着2023年,正式步入了从AI无处不在→AI无处不用的时代,走出了实验室,正在走进寻常百姓家,走进你和我和Ta…
最后,GPT4今天凌晨空降,恰好百度文心一言第二天要发布国内首个类ChatGPT模型,嗯,估计发布者已经在连夜修改PPT了……

目录

GPT-4的简介

GPT-4模型可使用版本

GPT-4模型对比 GPT-3.5

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

GPT-4在为机器学习模型设计的传统基准上优于大多数 SOTA 模型

GPT-4 在学术和专业考试中的表现优秀

GPT-4 在基于MMLU基准的其他语言上能力也表现惊艳

GPT-4 在 TruthfulQA 等外部基准测试方面也取得了进展

GPT-4 System Card简介

GPT-4的使用方法

GPT-4的案例应用

1、可控性:允许修改“系统提示”

语气角色扮演

指定回答形式或者格式

2、计算能力

做一个法语的物理题

3、代码能力

给代码修Bug

4、看图能力(预览,能力暂时未公开)

看草图绘代码

解释表情包、解释漫画

解释梗图

找图中特点

理解图表中数据的含义

根据论文截图总结摘要


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https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/128229941

Paper:《GPT-4 Technical Report》的翻译与解读

https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/129572687

GPT-4的简介

gpt4原理,AI/AGI,High&NewTech,NLP/LLMs,人工智能,GPT-4

官方总结

我们已经创建了GPT-4,这是OpenAI在扩大深度学习方面的最新里程碑。GPT-4是一个大型多模态模型(接受图像和文本输入,输出文本),虽然在许多现实场景中不如人类,但在各种专业和学术基准上表现出与人类相当的性能。

简介

GPT-4是一个超大的多模态模型,它的输入可以是文字(上限约2.4万单词),还可以是图像。由于其更广泛的常识和先进的推理能力,它可以比我们之前的任何模型更准确地解决难题。

核心原理

GPT-4依旧是一个基于Transformer风格的预训练模型,用于预测文档中的下一个token,使用公开可用数据(如互联网数据)和第三方提供商授权的数据,利用人类反馈的强化学习(RLHF)对模型进行微调

意义

在各种专业和学术基准上,GPT-4性能水平和人类相当

比如模拟律师考试,GPT-4取得了前10%的好成绩,相比之下GPT-3.5却是倒数10%;

再比如做美国高考SAT试题,GPT-4也在阅读写作中拿下710分高分、数学700分(满分800)。

亮点

(1)、多模态特性:强大的识图能力,可以接受图像输入并理解图像内容;

(2)、更长的上下文:可以接受的文字输入长度也增加到3.2万个token(约2.5万个单词文本);

(3)、针对问题基于提示可以利用不同的风格进行回答;

(4)、更加真实性、可控性:OpenAI 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;

技术点

GPT-4依旧设置技术壁垒,目前还没有公布具体模型架构、硬件、训练计算、数据集构造、训练方法的具体细节。

(1)、GPT-4依旧利用强化学习人类反馈 (RLHF) 来微调模型的行为:聘请了来自长期AI一致性/对齐风险、网络安全、生物风险和国际安全等领域的50多名专家对模型进行对抗性测试

(2)、GPT-4的两个技术点提高安全性:一套额外安全相关RLHF训练提示,以及基于规则的奖励模型(RBRMs)。通过训练模型拒绝对此类内容的请求来减少有害的输出。

(3)、OpenAI 基于Azure从头开始设计了一台超级计算机,并重建了整个深度学习堆栈;

(4)、OpenAI开源了 OpenAI Evals—自动评估 AI 模型性能的框架,主要是为了让所有人都可以指出其模型中的缺点,来帮助 OpenAI 进一步改进模型。它被用于创建和运行基准测试以评估 GPT-4 等模型,同时可以逐样本地检查模型性能;

(5)、模型训练到部署的庞大的团队工程能力:单看报告致谢的部分,就包括了几百人。预训练模块、长上下文模块、视觉模块、强化学习与对齐模块、评估与分析模块、部署模块等工程化的各个阶段,均装备了核心负责人小组、计算集群扩展小组、数据小组、分布式训练基础设施小组、硬件正确性小组、优化与架构小组、模型训练小组团队。

缺点

(1)、幻觉不可靠性:GPT-4与早期GPT模型有相似的局限性:它仍然不完全可靠,它会“产生幻觉”事实,但已经比ChatGPT减轻了这一缺点。

(2)、依旧存在错误推理的可能性:

(3)、依旧会产生有害的建议:但通过50位领域专家的反馈对模型进行了改进;

(4)、存在偏差性:GPT-4在输出中依旧存在各种偏差

(5)、GPT-4上下文窗口有限

(6)、GPT-4不能从经验中学习

(7)、GPT-4会在生成的代码中引入安全漏洞;

使用方法

(1)、可以继续沿用ChatGPT,只不过这次是ChatGPT Plus版本,即ChatGPT已加持GPT-4;

(2)、目前可以调用官方发布GPT-4的API;

(3)、可以借助Microsoft 的Bing搜索使用GPT-4功能;

使用建议

要想最大程度发挥GPT-4的能力,最好还是用上思维链路提示(Chain-of-thought Prompt):就是需在提问的时候额外提醒AI给出步骤,就能大大提高推理和计算的准确率。

官网地址:GPT-4

直播视频:https://www.youtube.com/watch?v=outcGtbnMuQ

GPT-4模型可使用版本

最新模型

描述

最大TOKENS

训练数据

gpt-4

比任何GPT-3.5模型更强大,能够完成更复杂的任务,并为聊天进行了优化。将与我们最新的模型迭代更新。

8,192 tokens

截至2021年9月

gpt-4-0314

2023年3月14日的gpt-4快照。与gpt-4不同的是,该模型将不会接受更新,并且只会在2023年6月14日结束的三个月内得到支持。

8,192 tokens

截至2021年9月

gpt-4-32k

与基础gpt-4模式相同的功能,但上下文长度是它的4倍。将与我们最新的模型迭代更新。

32,768 tokens

截至2021年9月

gpt-4-32k-0314

2023年3月14日gpt-4-32的快照。与gpt-4-32k不同的是,该型号将不接受更新,并且只支持三个月的时间,截止2023年6月14日。

32,768 tokens

截至2021年9月

表格地址链接:https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4

GPT-4模型对比 GPT-3.5

对于许多基本任务,GPT-4和GPT-3.5模型之间的差异并不显著。然而,在更复杂的推理情况下,GPT-4比我们之前的任何模型都更有能力。

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

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GPT-4在为机器学习模型设计的传统基准上优于大多数 SOTA 模型

gpt4原理,AI/AGI,High&NewTech,NLP/LLMs,人工智能,GPT-4

 GPT-4 基本模型在此任务上仅比 GPT-3.5 略好;使用强化学习人类反馈 (RLHF) 来微调模型的行为,在经过 RLHF 后训练之后,GPT-4模型性能飞跃提升。

GPT-4 在学术和专业考试中的表现优秀

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GPT-4 在基于MMLU基准其他语言上能力也表现惊艳

gpt4原理,AI/AGI,High&NewTech,NLP/LLMs,人工智能,GPT-4

GPT-4 在 TruthfulQA 等外部基准测试方面也取得了进展

与之前的 GPT 模型一样,GPT-4 基础模型经过训练可以预测文档中的下一个单词,

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GPT-4 System Card简介

GPT-4 System Card:https://cdn.openai.com/papers/gpt-4-system-card.pdf

大型语言模型(LLMs)被部署在我们生活的许多领域,从浏览、语音助手到编码辅助工具,并有可能产生巨大的社会影响。此system card系统卡分析GPT-4, GPT系列模型中最新的LLM。首先,我们强调了模型的局限性(例如,产生令人信服的巧妙错误文本)和能力(例如,提供非法建议的熟练程度提高,双重用途功能的性能和危险的紧急行为)所带来的安全挑战。其次,我们对OpenAI用于准备GPT-4部署的安全流程进行了高层概述。这涵盖了我们的工作,包括测量、模型级别的更改、产品和系统级别的干预(如监测和政策)以及外部专家的参与。最后,我们证明,虽然我们的缓解措施和流程改变了GPT-4的行为,并防止某些类型的误用,但它们是有限的,在某些情况下仍然很脆弱。这表明需要有预见性的规划和治理。

GPT-4的使用方法

ChatGPT Plus地址:https://chat.openai.com/chat

GPT-4 API waitlist地址:GPT-4 API waitlist

      要想最大程度发挥GPT-4的能力,最好还是用上思维链路提示(Chain-of-thought Prompt):就是需在提问的时候额外提醒AI给出步骤,就能大大提高推理和计算的准确率。
      GPT-4目前处于有限的测试阶段,只有被授予访问权限的人才能访问。当容量可用时,请加入等待列表以获得访问。在获得访问权限后,目前可以向 GPT-4 模型发出纯文本请求,图像能力暂未开放。
      价格方面,定价为每 1k 个 prompt token 0.03 美元,每 1k 个 completion token 0.06 美元。默认速率限制为每分钟 40k 个 token 和每分钟 200 个请求。

GPT-4的案例应用

1、可控性:允许修改“系统提示”

允许 API 用户在一定范围内定制化实现不同的用户体验,比如以莎士比亚风格或json格式回答

语气角色扮演

通过修改这句话,GPT-4就可以展现出更多样的性格,比如扮演角色

指定回答形式或者格式

也可以指定之后所有回答的形式,比如全用json格式

2、计算能力

做一法语的物理题

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3、代码能力

给代码修Bug

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4、看图能力(预览,能力暂时未公开)

看草图绘代码

画一个网站的草稿图,拍照片上传给GPT-4,可以立马生成网站的HTML代码

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解释表情包、解释漫画

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解释梗图

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找图中特点

gpt4原理,AI/AGI,High&NewTech,NLP/LLMs,人工智能,GPT-4

理解图表中数据的含义

gpt4原理,AI/AGI,High&NewTech,NLP/LLMs,人工智能,GPT-4

根据论文截图总结摘要

gpt4原理,AI/AGI,High&NewTech,NLP/LLMs,人工智能,GPT-4文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-779409.html

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