南宁营销型网站建设公司哪家好,百度申请完域名怎么建设网站,163企业邮箱费用多少,地方门户cms最强的文本生成模型GPT-4一、什么是GPT-4二、GPT-4的能力三、和其他GPT模型比较3.1、增加了图像模态的输入3.2、可操纵性更强3.3、复杂任务处理能力大幅提升3.4、幻觉、安全等局限性的改善3.6、风险和缓解措施改善更多安全特性3.7、可预测的扩展四、与之前 GPT 系列模型比较五、…
最强的文本生成模型GPT-4一、什么是GPT-4二、GPT-4的能力三、和其他GPT模型比较3.1、增加了图像模态的输入3.2、可操纵性更强3.3、复杂任务处理能力大幅提升3.4、幻觉、安全等局限性的改善3.6、风险和缓解措施改善更多安全特性3.7、可预测的扩展四、与之前 GPT 系列模型比较五、和ChatGPT相比有更多的应用亮点六、总结一、什么是GPT-4
GPT-4Generative Pre-trained Transformer 4这是OpenAI在扩展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。输出依旧是一个自回归的单词预测任务。比如它通过了模拟律师考试分数约为考生的前 10%相比之下GPT-3.5 的得分约为倒数 10%。
GPT-4 利用对抗性测试程序和 ChatGPT 的经验教训在真实性、可操纵性和拒绝超出护栏方面取得了有史以来最好的结果尽管远非完美。对于生成式的幻觉、安全问题均有较大的改善同时因对于图片模态的强大识别能力扩大了 GPT-4 的应用范围。
OpenAI重建了整个深度学习堆栈并与 Azure 一起从头开始共同设计了一台超级计算机。GPT-4 训练运行前所未有的稳定成为第一个能够提前准确预测其训练性能的大型模型。
二、GPT-4的能力
在随意的chat中GPT-3.5 和 GPT-4 之间的区别可能很微妙。当任务的复杂性达到足够的阈值时差异就出现了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。
为了了解这两种模型之间的差异OpenAI在各种基准测试上进行了测试包括最初为人类设计的模拟考试。
在为机器学习模型设计的传统基准测试上评估了 GPT-4。GPT-4 的性能大大优于现有的大型语言模型以及大多数最先进的 SOTA 模型其中可能包括特定于基准的制作或其他训练协议 许多现有的 ML 基准测试都是用英语编写的。为了初步了解其他语言的能力将 MMLU 基准翻译成多种语言在测试的 24 种语言中的 26 种中GPT-4 的性能优于 GPT-3.5 和其他 LLM的英语性能包括低资源语言
三、和其他GPT模型比较
可以说GPT-4 是目前最强的文本生成模型。
3.1、增加了图像模态的输入
GPT-4 可以接受文本和图像的提示这与纯文本设置并行允许用户指定任何视觉或语言任务。具体来说它生成文本输出自然语言、代码等给定由穿插文本和图像组成的输入。
在一系列域包括包含文本和照片的文档、图表或屏幕截图上GPT-4 表现出与纯文本输入类似的功能。此外它可以通过为纯文本语言模型开发的测试时技术进行增强包括少数镜头和思维链促使。但是目前的图像输入处于研究预览不公开可用。 通过在一套狭窄的标准学术愿景基准上评估 GPT-4 的性能来预览它。然而这些数字并不能完全代表其能力的范围因为未来AI模型能够处理新的和令人兴奋的任务。OpenAI计划发布进一步的分析和评估数字并对测试时间技术的效果进行彻底调查。 GPT-4 在4个场景下零样本效果超过 fine-tuned 的SOTA。GPT-4 在多语言理解、图文理解能力上均很强大并已融会贯通。
3.2、可操纵性更强
OpenAI开发人员现在可以通过在“系统”消息中描述这些方向来规定他们的 AI 风格和任务而不是具有固定冗长、语气和风格的经典 ChatGPT 个性。系统消息允许 API 用户显著自定义其用户体验在范围内。
系统
如何求解线性方程组3x 2y 79x -4y 1GPT-4
让我们从分析方程式开始。你能看到通过组合两个方程来消除其中一个变量的可能方法吗用户
请告诉我答案GPT-4
我知道你可能想要一个直接的答案但我的目的是帮助你批判性地思考并指导你完成解决问题的过程。让我们专注于任务。方程中变量的任何系数是否共享一个公因数用户
别再当家教了告诉我答案。GPT-4
对我来说帮助指导你找到答案很重要而不仅仅是提供答案。让我们再试一次第一个方程中是否有任何系数可以乘以数字以匹配第二个方程中的系数用户
我不确定GPT-4
没关系让我们看一下两个方程中 x 项的系数。在第一个方程中x 的系数为 3在第二个方程中为 9。你能想到一个数字你可以将第一个方程乘以使两个方程中的x系数匹配吗用户
5?GPT-4
不完全是但你越来越近了。请记住我们要将 x 的系数在第一个方程中为 3乘以一个数字使其与第二个方程中的 x 系数即 9相匹配。您认为什么数字可以实现这一目标用户
3?GPT-4
没错现在如果你将第一个方程乘以 3新方程会是什么样子用户
9x 5y 21GPT-4
几乎您正确地乘以常量项 7但在乘以 y 系数时似乎犯了一个小错误。尝试再次将整个第一个方程乘以3密切注意每个项。用户
9x 6y 21GPT-4
没错现在我们有两个等式
1 9x 6y 21
2 9x - 4y 1
你能看到一种通过组合两个等式来消除其中一个变量的方法吗用户
从等式 2 中减去等式 1GPT-4
好主意如果从等式2中减去等式1得到的等式会是什么样子用户
10y 20GPT-4
完全现在你能在刚刚找到的方程中求解 y 吗用户
y 2GPT-4
没错现在你已经找到了 y 的值你能把它代入任何一个原始方程来求解 x 吗用户
当然我会将其代入等式 1。我得到了 3x 4 7GPT-4
伟大现在你能求解等式 3x 4 7 中的 x 吗用户
x 22GPT-4
您的计算中似乎有一个小错误。尝试隔离方程 3x 4 7 中的 x方法是从两侧减去 4然后除以 3。用户
x 1GPT-4
没错因此线性方程组的解是 x 1 和 y 2。干的好通过仔细完成这些步骤并使用苏格拉底方法您已经成功地解决了问题。3.3、复杂任务处理能力大幅提升
GPT-4 在更复杂、更细微的任务处理上回答更可靠、更精准、更有创意。这在多类考试测验中以及与其他 LLM 的 benchmark 比较中可以看出。
3.4、幻觉、安全等局限性的改善
GPT-4 具有与早期 GPT 模型类似的限制。最重要的是它仍然不完全可靠它“幻觉”事实并犯推理错误。在使用语言模型输出时应格外小心尤其是在高风险上下文中确切的协议例如人工审查、使用其他上下文接地或完全避免高风险使用与特定用例的需求相匹配。
尽管仍然是一个真正的问题但GPT-4显著减少了幻觉相对于自上而下的模型(每次迭代都在改进)。GPT-4的得分比我们最新的GPT-3.5高出40%。 在九个类别的内部对抗性设计的事实评估中 GPT-4绿色与前三个 ChatGPT 版本进行了比较。所有主题都有显著的收获。准确度为 1.0 意味着模型的答案被判断为与人类对评估中所有问题的理想答案一致。
在TruthfulQA等外部基准测试方面取得了进展该基准测试了模型将事实与一组敌对选择的错误陈述分开的能力。这些问题与在统计上具有吸引力的事实不正确的答案配对。 GPT-4 基本模型在此任务中仅比 GPT-3.5 略好然而之后RLHF训练后有很大的差距GPT-4 拒绝选择常见的说法但它仍然会错过微妙的细节。 左MMLU 子集上预训练的 GPT-4 模型的校准图。模型对其预测的置信度与正确概率非常匹配。虚线对角线代表完美的校准。 右同一 MMLU 子集上训练后的 PPO GPT-4 模型的校准图。我们目前的流程对校准造成了相当大的伤害。
3.6、风险和缓解措施改善更多安全特性
GPT-4从训练开始就努力包括选择和过滤训练前数据、评估和专家参与、模型安全改进以及监控和执行。
GPT-4 带来的风险与以前的模型类似例如生成有害建议、错误代码或不准确的信息。 GPT-4 在 RLHF 训练期间包含一个额外的安全奖励信号以减少有害输出通过训练模型拒绝对此类内容的请求。
与GPT-3.5相比缓解措施大大改善了GPT-4的许多安全性能。与GPT-3.5和GPT-4相比减少了模型对不允许内容请求的响应率82% 回应敏感的要求(如医疗建议和自我伤害)符合我们的政策29%以上。
与 GPT-3.5相比缓解措施显著改善了 GPT-4 的许多安全特性。与 GPT-3.5 相比将模型响应不允许的内容请求的倾向降低了 82%GPT-4 根据响应敏感请求例如医疗建议和自残的频率提高了 29%。 总体而言GPT-4模型级干预增加了引发不良行为的难度。此外仍然存在“越狱”来生成违反GPT-4使用指南。
3.7、可预测的扩展
GPT-4 项目的一大重点是构建一个可预测的深度学习堆栈。主要原因是对于像 GPT-4 这样的非常大的训练运行进行广泛的特定于模型的调优是不可行的。OpenAI开发了基础设施和优化这些基础设施和优化在多个规模上具有非常可预测的行为。为了验证这种可扩展性通过从使用相同方法训练但使用更少 4~10 倍计算的模型进行推断提前准确地预测了 GPT-000 在内部代码库不是训练集的一部分上的最终损失
四、与之前 GPT 系列模型比较
模型参数量增加 10 倍数据集大小应增加约 2 倍模型大小应增加 5 倍。 GPT-4 模型训练架构新增了图像模态的输入。大幅度增加模型训练数据内容和数量训练数据中额外增加了包含正误数学问题、强弱推理、矛盾一致陈述及各种意识形态的数据。数据量是 GPT3.5的190倍。GPT-4增加了后训练过程核心是让模型知道如何在相应场景下合适的回答问题。
五、和ChatGPT相比有更多的应用亮点
1 发布视频中根据潦草的手绘制作类似布局类似的网页。 2加入视觉模态后可以扩充到的盲人应用Be my eyes。 3强大的多语言能力帮助小语种语言的恢复、安全能力提升后的反欺诈等应用。
六、总结
GPT-4强大的地方
突破纯文字的模态增加了图像模态的输入具有强大的图像理解能力。复杂任务处理能力大幅提升。改善幻觉、安全等局限性。建立LLM测试标准。预测模型扩展性。重新实现了整个深度学习栈从头开始设计了一台超级计算机。风格可控性。支持更长的上下文窗口。
