文章主题:GPT-4, ChatGPT, AI
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文|根新未来,作者|陈根
3月15日,GPT-4刷屏。
如果说,ChatGPT的诞生是人工智能领域的一枚炸弹,那么,GPT-4的发布就是人工智能领域新一道惊雷。ChatGPT走火后,所有人都在讨论,人工智能下一步会往哪个方向发展。显然,我们并没有等太久,现在,OpenAI正式推出新品GPT-4,再次点燃了我们对人工智能的想象力。
🌟🚀揭秘未来!🔥ChatGPT与神秘的”GPT-4″大比拼🔍——技术突破还是新挑战?💡全球AI领域的焦点瞬间被超能模型”GPT-4″所点燃,它声称是迄今为止最先进的人工智能系统。但你是否好奇,这个超级明星相较于ChatGPT有何独特之处?🌟它将带来怎样的变革风暴?🔥ChatGPT以其流畅的对话和广泛的应用已赢得大众喜爱,而”GPT-4″的横空出世无疑将掀起一场技术革命的涟漪。🤔那么,我们期待的是创新还是颠覆?🔍首先,让我们看看它们的核心差异——GPT-4在哪些方面超越了ChatGPT?🔥AI算法的深度优化、海量数据处理能力,以及可能的全新功能模块,这些都是决定性因素。📝对于用户来说,这意味着更个性化的交互体验和前所未有的知识获取途径。📚然而,这也带来隐私保护和社会伦理的新挑战,毕竟强大的技术也可能被滥用。🛡️GPT-4的发布无疑将重塑AI行业格局,它可能开启一个全新的智能时代,也可能引发关于数据安全和人机关系的深度讨论。🤔我们拭目以待,同时也准备好迎接这场科技革命带来的影响。🚀记得关注最新动态,一起探索人工智能的新高度!🌐
从测试品到GPT-4
🚀 ChatGPT的背后,隐藏着OpenAI的匠心独运!💡 你可能被它的超凡能力震撼,但真相是,这并非一时之功,而是公司在悄然间孕育的智慧结晶。🔥 然而,鲜少有人了解,ChatGPT仅仅是个过渡产品,它以迅雷不及掩耳之势崭露头角,背后却是研发团队数月甚至多年的辛勤耕耘。🔍别被表面的光鲜所迷惑,ChatGPT的成功并非偶然,而是OpenAI对人工智能技术深度探索和创新的必然结果。🚀 与其追逐热门,不如深入探究其背后的科学原理和技术细节,那才是真正的知识宝藏。📚SEO优化提示:使用行业术语如”人工智能技术”、”研发团队”、”科学原理”等,同时融入相关关键词如”ChatGPT的背后故事”、”OpenAI的匠心独运”等,以提高搜索引擎排名。
据美国媒体报道,2022年11月中旬,OpenAI员工被要求快速上线一款聊天机器人。一位高管称,该聊天机器人将被称为“Chat with GPT-3.5”,两周后将免费向公众开放。这与原本安排不符。近两年,OpenAI一直在开发名为“GPT-4”的更强大语言模型,并计划于2023年发布。2022年,GPT-4都在进行内部测试和微调,做好上线前准备。但OpenAI的高管改变了主意。
由于担心竞争对手可能会在GPT-4之前,抢先发布自己的AI聊天机器人超越他们,因此,OpenAI拿出了2020年推出的旧语言模型GPT-3的强化版本GPT-3.5,在此基础上进行了微调。这才有了新款的聊天机器人ChatGPT诞生。
不可否认,虽然ChatGPT已经让我们窥见了通用AI 的雏形,但ChatGPT依然面对许多客观的问题,在一些专业的领域,ChatGPT还存在着一些低级错误的现象。当然,这种情况是必然存在的,毕竟ChatGPT开放给公众的时间比较短,接受训练的领域与知识库也还相对有限,尤其是在有关数学、物理、医学等专业并带有一些公式与运算的方面。
与ChatGPT的匆忙发布不同,GPT-4是有所准备的结果。根据网传的消息,GPT-4早在去年8月就训练完成了。之所以现在才面市,是OpenAI需要花6个月时间,让它变得更安全。而图像识别、高级推理、庞大的单词掌握能力,是GPT-4 的三大特点。
🎨🔍 GPT-4的大脑瞬间扫描图片!它不仅能🔥解析食物照片,为你量身定制菜谱建议,还能🎨为画作添上生动的描述和注释,让视觉艺术更鲜活。然而,出于对可能滥用的警惕,OpenAI 现在还在保密阶段,图像识别功能的公开之旅还需耐心等待。想要一睹其神奇,只能在他们直播中一探究竟哦!👀📚 #GPT-4图像识别# #OpenAI探索
🌟【AI新突破】🔍GPT-4的强大推理魅力:🔥在高级推理领域,这款创新技术巨头的力作——GPT-4展现出超凡智慧,它能针对个体差异,为3位人士定制会议时间安排,解决上下文紧密的问题,犹如思维敏捷的私人秘书。💡想象一下,当问题触及到打破常规的逻辑链时,比如图片中的绳子与气球,它的独特见解会让你眼前一亮——气球会飘走,虽非绝对机智,却透露出对“幽默”微妙触感的探索。😄更值得一提的是,尽管这些冷笑话可能稍显粗糙,但GPT-4正逐步理解并尝试模仿人类的幽默特质,这是AI思维向人性化迈进的重要里程碑。🚀总的来说,GPT-4的推理能力不仅展示了科技的进步,也预示着AI与人类思维的深度交融,让我们期待未来它能以更细腻的方式理解和互动。💬#GPT-4 #高级推理 #人工智能进步
就词汇量来说,GPT-4 能够处理 2.5万个单词的能力,GPT-4在单词处理能力上是 ChatGPT 的八倍,并可以用所有流行的编程语言写代码。其实,在随意谈话中,ChatGPT和GPT-4之间的区别是很微妙的。但在当任务的复杂性达到足够的阈值时,差异就出现了,GPT-4比ChatGPT更可靠、更有创意,并且能够处理更细微的指令。
并且,GPT-4还能以高分通过各种标准化考试:GPT-4 在模拟律师考试中的成绩超出 90% 的人类考生,在 俗称“美国高考”的SA阅读考试中超出 93% 的人类考生,在 SAT 数学考试中超出 89% 的人类考生。
🌟改写版:在法律资格考试这场较量中,ChatGPT的表现相较于其升级版本GPT-4可谓天壤之别。尽管GPT-4的分数达到了前10%,展现出强大的学习能力,而GPT-3.5则落在了倒数10%的边缘,这无疑凸显了技术的进步与差异。在实际演示中,GPT-4以其对复杂税务问题的解答展示了惊人的智能,尽管其答案未经专业验证。美国各州律师资格考试独具特色,包括选择题和论文考核,内容广泛涵盖合同、刑法和家庭法等领域。对于人类考生来说,这无疑是一项艰巨且耗时的任务,然而GPT-4却能轻松应对,展现出超乎寻常的应试能力。
GPT-4 和ChatGPT有哪些区别?
除了具有优于ChatGPT的性能,GPT-4 和ChatGPT还有哪些区别?
🌟【OpenAI揭秘】经过六个月不懈努力,🔥GPT-4安全升级大飞跃!🚀💡他们用匠心独运的监控系统,为AI保驾护航,确保每一份答案都严谨无误,尤其是在医学与地缘政治等关键领域,专家深度参与,严把质量关。🛡️🔍参数量激增,技术飞跃的背后是更接近人类智慧的表现,GPT-4的力量,超越以往,每一刻都在展现它强大的认知能耐。🧠🌟欲知更多安全细节?敬请关注我们,让科技为生活添彩,而非替代!🌍#GPT-4 #OpenAI #人工智能安全
根据OpenAI官网描述,相较于ChatGPT,GPT-4最大的进化在于:“多模态”和长内容生成。其中的关键,就是多模态这个词,顾名思义,就是不同类型数据的融合。使用过 ChatGPT的人们会发现,它的输入类型是纯文本,输出则是语言文本和代码。而 GPT-4 的多模态,意味着用户可以输入不同类型的信息,例如视频、声音、图像和文本。同样的,具备多模态能力的 GPT-4 可以根据用户提供的信息,来生成视频、音频、图片和文本。哪怕同时将文本和图片发给 GPT-4,它也能根据这两种不同类型的信息生出文本。
GPT-4模型的另一大重点是建立了一个可预测扩展的深度学习栈。因为对于像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。因此,OpenAI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,研究人员提前准确地预测了GPT-4在内部代码库上的最终损失,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。
尽管GPT-4功能已经更加强大,但GPT-4与早期的GPT模型具有相似的局限性:它仍然不是完全可靠的,存在事实性“幻觉”并出现推理错误。在使用语言模型输出时应格外小心,特别是在高风险上下文中,使用符合特定用例需求的确切协议 。不过,GPT-4相对于以前的模型显著减少了幻觉。对于不被允许的内容请求,GPT-4 的响应可能性降低了 82%。在 OpenAI 的内部对抗性真实性评估中,GPT-4 得分比 GPT-3.5 高 40%。
在 OpenAI 推出 GPT-4 之后,其合作伙伴兼投资股东微软也立马有所回应。微软表示:“新的 Bing 正在 GPT-4 上运行,这是我们为搜索定制的。”显然,随着 OpenAI 对 GPT-4 以及更高版本进行更新,Bing 也从这些改进中受益。
另外,OpenAI 还宣布与语言学习应用程序 Duolingo、以及专为视障人士设计的应用程序 Be My Eyes 的背后公司建立合作,以便为残障人士提供支持。美国非营利教育机构可汗学院,将使用 GPT-4 为学生创建人工智能导师;冰岛政府将用其帮助维护冰岛本土语言;金融公司摩根士丹利,则使用 GPT-4 来管理、搜索和组织其庞大的内容库。
再进一步来看,在具体应用上,GPT-4 的高级推理技能,可以为用户提供更准确、更详细的回答;鉴于 GPT-4 具备更强大的语言能力和图像识别能力,因此可以简化市场营销、新闻和社交媒体内容的创建过程;在教育领域,GPT-4 可以通过生成内容、以及以类似人类的方式来回答问题,故能在一定程度上帮助学生和教育工作者。
GPT-4的发布意味着什么?
实际上,如果只按照是否能够执行多项任务的标准来看,此前发布的ChatGPT已经具备了通用AI的特性——ChatGPT被训练来回答各种类型的问题,并且能够适用于多种应用场景,可以同时完成多个任务,比如问答、对话生成、文本生成等。这说明,ChatGPT不仅仅是针对某一特定任务进行训练的,而是具有通用的语言处理能力。
更重要的是,ChatGPT的成功证明了大模型路线的有效性。在OpenAI的GPT模型之前,人们在处理自然语言模型 NLP 时,都用的是循环神经网络(RNN),然后再加入注意力机制(Attention)。所谓注意力机制,就是就是想将人的感知方式、注意力的行为应用在机器上,让机器学会去感知数据中的重要和不重要的部分。但 RNN + Attention,会让整个模型的处理速度变得非常非常慢,因为 RNN 是一个词一个词处理的。
所以后来,谷歌团队才提出来“不要RNN,只要Attention”。而这个没有 RNN 只有 Attention 的自然语言模型就是 Transformer ,也就是今天ChatGPT能够成功的技术基础。这个只有 Attention 的Transformer模型不再是一个词一个词的处理,而是一个序列一个序列的处理,可以并行计算,所以计算速度大大加快,一下子让训练大模型,超大模型,巨大模型,超巨大模型成为了可能。
在这样的模型下,加以时日,或者开放端口给专业领域的组织合作,以ChatGPT的学习能力,再结合参数与模型的优化,将很快在一些专业领域成为专家级水平。而GPT-4 其实就是ChatGPT进一步训练和优化的更强大版本。
就像我们人类的思考和学习一样,比如,我们能够通过阅读一本书来产生新颖的想法和见解,人类发展到今天,已经从世界上吸收了大量数据,这些数据以不可估量、无数的方式改变了我们大脑中的神经连接。人工智能研究的大型语言模型也能够做类似的事情,并有效地引导它们自己的智能。
在这次开放给大众使用,并且数以亿计的人涌入与ChatGPT进行互动中,ChatGPT将获得庞大又宝贵的数据,于是,ChatGPT凭借着比人类更为强大的学习能力,其学习与进化速度正在超越我们的想象。
而现在,更强大的GPT-4甚至未来GPT-4的再下一代的推出,再结合OpenAI将其技术打造成通用的底层AI技术开放给各行各业使用之后,AI就能快速的掌握人类各个专业领域的专业知识。
在数学中,“奇点(singularity)”被用于描述正常的规则不再适用的类似渐近线的情况。在物理学中,奇点则被用来描述一种现象,比如一个无限小、致密的黑洞,或者我们在大爆炸之前都被挤压到的那个临界点,同样是通常的规则不再适用的情况。1993年,弗诺·文格(Vernor Vinge)写了一篇著名的文章,他将这个词用于未来我们的智能技术超过我们自己的那一刻——对他来说,在那一刻之后,我们所有的生活将被永远改变,正常规则将不再适用。
现在,GPT-4的诞生,把我们进一步推向了技术奇点,如何适应GPT-4的存在和同用人工智能的到来,已经成为当前无可回避的现实问题。
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