文章主题：GPT-4,科技格局,职业替代
GPT-4终于出现！！！！科技格局将彻底改变，有多少职业将被替代？
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据该公司称，OpenAI 花了六个月的时间使用内部对抗性测试程序和 ChatGPT 的经验教训“迭代调整”GPT-4，从而在真实性、可控性和拒绝超出护栏方面取得了“有史以来最好的结果”。与之前的 GPT 模型一样，GPT-4是使用公开数据（包括来自公共网页）以及 OpenAI 许可的数据进行训练的。
OpenAI 与微软合作，在 Azure 云中从头开始开发了一台“超级计算机”，用于训练 GPT-4。
“在随意的谈话中，GPT-3.5和 GPT-4之间的区别可能很微妙，”OpenAI 在宣布 GPT-4的博客文章中写道。“当任务的复杂性达到足够的阈值时，差异就会出现——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。”
毫无疑问，GPT-4更有趣的方面之一是它能够理解图像和文本。GPT-4可以对相对复杂的图像进行说明甚至解释，例如从插入电源的 iPhone 的图片中识别闪电电缆适配器。
图像理解能力目前还没有提供给所有 OpenAI 客户——OpenAI 正在与一个合作伙伴 Be My Eyes 一起测试它。在 GPT-4的支持下，Be My Eyes 的新虚拟志愿者功能可以回答有关发送给它的图像的问题。
通往 GPT-4的道路很长，OpenAI——以及一般的 AI 语言模型——在最近几个月迅速成为主流之前，在几年内缓慢地建立了势头。
描述 GPT 的原始研究论文发表于2018年，GPT-2于 2019年公布，GPT-3于 2020年公布。这些模型是在巨大的文本数据集上训练的，其中大部分是从互联网上抓取的，用于挖掘统计模式。然后使用这些模式来预测哪个词跟在另一个词之后。这是一个描述起来相对简单的机制，但最终结果是灵活的系统，可以生成、总结和改写写作，以及执行其他基于文本的任务，如翻译或生成代码。
“例如，如果用户发送他们冰箱内部的图片，虚拟志愿者不仅能够正确识别里面的东西，还能推断和分析可以用这些成分准备什么。该工具还可以为这些成分提供一些食谱，并发送有关如何制作它们的分步指南。”
GPT-4的一个更有意义的改进可能是上述的可操纵性工具。借助 GPT-4，OpenAI 引入了一种新的 API 功能，即“系统”消息，它允许开发人员通过描述特定方向来规定风格和任务。系统消息也将在未来出现在 ChatGPT 中，本质上是为 AI 的下一次交互设定基调和边界的指令。
例如，一条系统消息可能是这样的：“你是一位总是以苏格拉底式方式回应的导师。你永远不会给学生答案，但总是试着问正确的问题来帮助他们学会独立思考。你应该始终根据学生的兴趣和知识调整你的问题，将问题分解成更简单的部分，直到它处于适合他们的水平。”
不过，即使有系统消息和其他升级，OpenAI 也承认 GPT-4远非完美。它仍然“幻觉”事实并犯推理错误，有时还非常自信。在 OpenAI 引用的一个例子中，GPT-4将猫王描述为“演员之子”——这是一个明显的失误。
OpenAI 写道：“GPT-4通常缺乏对绝大多数数据切断后（2021年 9月）发生的事件的了解，并且没有从中吸取经验教训。”“它有时会出现简单的推理错误，这些错误似乎与跨多个领域的能力不相称，或者在接受用户明显的虚假陈述时过于轻信。有时它会像人类一样在难题上失败，例如在它生成的代码中引入安全漏洞。”
不过，OpenAI 确实指出，它在特定领域做出了改进；一方面，GPT-4不太可能拒绝关于如何合成危险化学品的请求。该公司表示，与 GPT-3.5相比，GPT-4总体上响应“不允许”内容请求的可能性降低了82%，并且根据 OpenAI 的政策响应敏感请求——例如医疗建议和任何与自我伤害有关的请求29% 更频繁。
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