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官网介绍
GPT-4 内容提升总结
GPT-4 简短版总结
GPT-4 基础能力
GPT-4 图像处理
GPT-4 技术报告
训练过程
局限性
GPT-4 风险和应对措施
开源项目#xff1a;OpenAI Evals
申请 GPT-4 API
API的介绍以及获取 官网介绍
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GPT-4 技术报告
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开源项目OpenAI Evals
申请 GPT-4 API
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官网GPT-4
API候补名单GPT-4 API waitlist
没开通Plus的用户还没办法体验到 GPT-4 是 OpenAI 最先进的系统可产生更安全、更有用的响应。
我们创建了 GPT-4这是 OpenAI 努力扩展深度学习的最新里程碑。GPT-4 是一个大型多模态模型接受图像和文本输入发出文本输出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。 GPT-4 可以更准确地解决难题这要归功于其更广泛的常识和解决问题的能力。 创造力GPT-4 比以往任何时候都更具创造性和协作性。它可以生成、编辑并与用户一起迭代创意和技术写作任务例如创作歌曲、编写剧本或学习用户的写作风格。 视觉输入GPT-4 可以接受图像作为输入并生成说明、分类和分析。 更长的上下文GPT-4 能够处理超过 25,000 个单词的文本允许使用长格式内容创建、扩展对话以及文档搜索和分析等用例。 GPT-4 的高级推理能力超越了 ChatGPT。 GPT-4 通过在测试者中获得更高的近似百分位数来优于 ChatGPT。 遵循 GPT、GPT-2 和 GPT-3 的研究路径我们的深度学习方法利用更多数据和更多计算来创建越来越复杂和强大的语言模型 安全与对齐 通过人工反馈进行训练我们纳入了更多的人工反馈包括 ChatGPT 用户提交的反馈以改进 GPT-4 的行为。我们还与 50 多位专家合作在 AI 安全和保障等领域获得早期反馈。 从现实世界的使用中不断改进我们已经将我们以前模型在现实世界中使用的经验教训应用到 GPT-4 的安全研究和监控系统中。与 ChatGPT 一样随着越来越多的人使用它我们将定期更新和改进 GPT-4。 GPT-4 辅助的安全研究GPT-4 的高级推理和指令遵循能力加快了我们的安全工作。我们使用 GPT-4 帮助创建用于模型微调的训练数据并在训练、评估和监控过程中迭代分类器。 与使用 GPT-4 构建的新产品的组织合作 Duolingo Be My Eyes Stripe Morgan Stanley Khan Academy Government of Iceland GPT-4 内容提升总结 重点强化了创作能力作曲写小说能够生成歌词、创意文本、实现风格变化等 强大的识图能力除本身带了对于图片 OCR 外还有对位置和细节的理解能力 增加了对于长文本的处理能力文字输入限制提升至 2.5 万字 回答准确性显著提高 多了一种新的交互方式就是对于图片的理解 GPT-4 简短版总结 GPT-4是一个大型多模态模型Large Multimodal Model能够接受图像和文本输入并输出文本。 实验表明GPT-4 在各种专业和学术考试中表现出了与人类水平相当的性能human-level performance。例如它通过了模拟律师考试且分数在应试者的前 10% 左右相比之下GPT-3.5 的得分在倒数 10% 左右。 GPT-4的训练稳定性是史无前例的这得益于对抗性测试计划和来自于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。 在过去的两年里OpenAI重建了整个深度学习堆栈并与Azure共同设计了一台超级计算机以便于应付他们的工作负载。 将继续专注于可靠的扩展进一步完善方法以帮助其实现更强大的提前预测性能和规划未来的能力这对安全至关重要。 OpenAI首先发布了GPT-4的文本输入功能图像输入功能敬请期待。 OpenAI还开源了OpenAI Evals这是他们的自动化评估AI模型性能的框架任何人都可以提交他们模型的缺陷以帮助改进。 OpenAI 正在通过 ChatGPT 和 API有候补名单发布 GPT-4 的文本输入功能。图像输入功能方面为了获得更广泛的可用性OpenAI 正在与其他公司展开合作。 OpenAI 还在为机器学习模型设计的传统基准上评估了 GPT-4。GPT-4 大大优于现有的大型语言模型以及大多数 SOTA 模型 GPT-4 基础能力 GPT-4 是一个多模态大模型支持接受图像和文本输入输出文本。 虽然没一步到位把音视频也覆盖上但如果能把图像与文本这两块做好相信其应用潜力无限。 即便 GPT-4 在许多现实世界场景中能力不如人类但在各种专业和学术基准上的表现还是超过了人类的平均水平。这里有一个数据是在律师模拟考中GPT-4 的成绩排在应试生的前 10% 中而此前发布的 GPT-3.5则在倒数 10% 的行列。参加的多种不同领域的专业应试能够排到多靠前的位置。 在团队进行的多个 GPT-4 与 GPT-3.5 的考试测试中发现这两个模型间存在很微妙的差异。当任务的复杂性足够高时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。 在 GPT-4 发布之前Open AI 团队花了 6 个月的时间 使用对抗性测试程序以及从 ChatGPT 得到的经验教训对 GPT-4 进行了迭代调整 进而在其真实性、可操控性等方面取得了有史以来最好的结果。
在与当前机器学习模型进行基准评估对比后GPT-4 大大优于现有的大型语言模型以及大多数最先进的 (SOTA) 模型。
GPT-4 图像处理
GPT-4 本次最为令人看重的还是它接受与处理图像的具体能力。
在官方报告中团队提供了多个实际交互示例。
还在研究阶段不公开。
详细版GPT-4可以接受文本和图像输入并且这两个是可以掺杂着用它允许你用跟之前文本一样的使用方式。
一共有7个例子总结起来它可以识别搞笑图片可以做复杂的物理化学之类的题目可以做看图题可以读论文可以识别meme图片总之非常的强可惜还不能开放使用。 理解图片
识别与解析图片内容
解析报表图片并进行汇总
直接回答图片中包含的提问内容
不过GPT-4 跟 GPT-3.5 类似对训练数据中断后2021 年 9 月所发生的事情不太了解也会犯一些在我们看来很简单的推理性错误给用户提供不合理的建议以及在生成的代码中引入安全漏洞。
对于这些潜在性的危险因素团队也聘请了来自多个不同行业的专家对模型进行了优化调整但是其具体效果还需要等后面场景应用较为广泛后才能得出结论。 GPT-4 技术报告
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。
下面是稍微具体一点的技术报告 https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf 与 GPT-3.5/ChatGPT 技术路线完全相同。GPT-4 is a Transformer-style model pre-trained to predict the next token in a document, using both publicly available data (such as internet data) and data licensed from third-party providers. The model was then fine-tuned using Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). 用一系列 alignment 方案来确保 GPT-4 输出的安全性。The post-training alignment process results in improved performance on measures of factuality and adherence to desired behavior. 用千分之一的计算量去预测 GPT-4 在一定计算规模下的性能不用花时间训练大模型去探索即 Predictable Scaling。A core component of this project was developing infrastructure and optimization methods that behave predictably across a wide range of scales. This allowed us to accurately predict some aspects of GPT-4’s performance based on models trained with no more than 1/1,000th the compute of GPT-4. 很想看到 OpenAI 是如何做到 Multi-modal GPT 的我大致是这么猜的GPT-4 的训练方法应当与最近微软发布的 KOSMOS-1 相同 Language Is Not All You Need: Aligning Perception with Language Models。预训练阶段输入任意顺序的文本和图像图像经过 vision encoder 如 ViTCLIP ViT成 embedding文本经过 text tokenizer 也成 embedding组成 multimodal sentence embedding训练目标仍然是 next-token generation。KOSMOS-1 数据从哪来直接爬网页训网页里有图有文字。别看 KOSMOS-1 性能比较拉那是因为它参数量少就 1.3 B。同样的方式放到 GPT-4 的参数规模能成大事。 GPT-4参数量没有找到相关描述。 训练过程
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。OpenAI 使用公开可用的数据例如互联网数据以及已获得许可的数据进行训练。训练数据是一个网络规模的数据语料库包括数学问题的正确和错误解决方案、弱推理和强推理、自相矛盾和一致的陈述以及各种各样的意识形态和想法。
因此当提出问题时基础模型的回应可能与用户的意图相去甚远。为了使其与用户意图保持一致OpenAI 依然使用强化学习人类反馈 (RLHF) 来微调模型的行为。请注意该模型的能力似乎主要来自于预训练过程 ——RLHF 不会提高考试成绩甚至可能会降低它。但是模型的控制来自后训练过程 —— 基础模型甚至需要及时的工程设计来回答问题。
GPT-4 的一大重点是建立了一个可预测扩展的深度学习栈。主要原因是对于像 GPT-4 这样的大型训练进行广泛的特定模型调整是不可行的。团队开发了基础设施和优化在多种规模下都有可预测的行为。为了验证这种可扩展性他们提前准确地预测了 GPT-4 在内部代码库不属于训练集上的最终损失方法是通过使用相同的方法训练的模型进行推断但使用的计算量为 1/10000。 局限性
尽管功能已经非常强大但 GPT-4 仍与早期的 GPT 模型具有相似的局限性其中最重要的一点是它仍然不完全可靠。OpenAI 表示GPT-4 仍然会产生幻觉、生成错误答案并出现推理错误。
目前使用语言模型应谨慎审查输出内容必要时使用与特定用例的需求相匹配的确切协议例如人工审查、附加上下文或完全避免使用 。
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幻觉问题。在 OpenAI 的内部对抗性真实性评估中GPT-4 的得分比最新的 GPT-3.5 模型高 40% GPT-4 风险和应对措施 GPT-4 的训练在去年 8 月完成剩下的时间都在进行微调提升以及最重要的去除危险内容生成的工作。 OpenAI一直在对GPT-4进行迭代以使其更加安全。 GPT-4与以前的模型一样具有风险但由于其额外的能力从而会导致新的风险。 邀请了50多名专家对模型进行对抗测试以提高模型的安全性能。 GPT-4在RLHF训练过程中加入了额外的安全奖励信号通过训练模型拒绝对此类内容的请求来减少有害的输出。 为了防止模型拒绝有效请求收集了多样化的数据集并在允许和不允许的类别上应用安全奖励信号。 缓解措施显著提高了GPT-4的安全性能例如将模型对于不允许内容请求的响应率降低了82%。 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%。 开源项目OpenAI Evals
为了让开发者能更好的评测 GPT-4 的优缺点OpenAI 的技术团队还开源了 OpenAI Evals 项目可用于自动评估 AI 模型性能的框架以便用户能更专业的指导团队进一步优化与改进模型。
该项目具有以下功能特性 使用数据集生成提示 衡量 OpenAI 模型提供的补全质量 比较不同数据集和模型的性能。
GitHubhttps://github.com/openai/evals 申请 GPT-4 API GPT-4 发布后OpenAI 直接升级了 ChatGPT。ChatGPT Plus 订阅者可以在 chat.openai.com 上获得具有使用上限的 GPT-4 访问权限。 OpenAI 已面向开发者开放 GPT-4 API 的申请通道大家想提前使用的话可以先提交申请进入 waitlist 中等待通过。GPT-4 API 它使用与 gpt-3.5-turbo 相同的 ChatCompletions API。 申请通道https://openai.com/waitlist/gpt-4-api ChatGPT Plus 订阅会员则可以直接获得 GPT-4 的试用权限无需等待。不过有一定限制在 4 小时内最多只能发布 100 条信息。获得访问权限后用户当前还是只能向 GPT-4 模型发出纯文本请求图像请求可能得等稍晚一些时间才对外开放。 API的介绍以及获取 通过注册waitlist开发人员可以获得访问 GPT-4 API 的权限 AI研究员可以通过Researcher Access Program申请补贴访问 获得访问权限后可以向 GPT-4 模型发出纯文本请求图像输入仍处于有限的 alpha 阶段 价格为每 1k 个 prompt tokens 0.03 美元和每 1k 个 completion tokens 0.06 美元 默认速率限制为每分钟 40k 个tokens和每分钟 200 个tokens 请求 GPT-4 的上下文长度为 8,192 个tokens 有限访问 GPT-4-32k32,768-上下文版本的价格为每 1k prompt token 0.06 美元和每 1k completion token 0.12 美元 处理对 8K 和 32K 引擎的请求的速率可能会不同因此可能会在不同时间获得对它们的访问权限
