“碼農真的快失業了，編程不存在了。”在今早GPT-4發布之後，朋友圈刷屏，很多人表達該技術對目前人類生產生活的影響。GPT-4有多強，GRE考試接近滿分，律考比肩頂級律師，隨手畫個草圖就能做出同款網頁。當國內還在熱議人工智能對話大模型產品ChatGPT時，背後核心預訓練模型技術GPT卻突然重磅升級。

北京時間3月15日凌晨，創造出ChatGPT的美國AI 公司OpenAI 正式對外發布GPT-4。

據悉，GPT-4是新一代多模態大模型，支持圖像和文本輸入以及正確的文本輸出，擁有強大的識圖能力，文字輸入限制提升至2.5萬字，支持多個語言，回答準確性顯著提高，從而讓新的ChatGPT更聰明。此外，GPT-4還開放了角色扮演和性格定制能力。另外，GPT-4版本還會隨著時間進行自動更新。

OpenAI發布的GPT-4在各種專業學術基准上有著人類水平表現。例如在模擬律師考試中，GPT-4得分約為前10%——擊敗了90%人類，而ChatGPT背後的GPT-3.5得分約為倒數10%。

“GPT-4 是世界第一款高體驗，強能力的先進AI系統，我們希望很快把它推向所有人。” OpenAI工程師在開發者Demo視頻中表示，GPT-4 是OpenAI努力擴展深度學習的最新里程碑。OpenAI稱，GPT-4雖然在許多現實世界場景中的能力不如人類，但在各種專業和學術基准上表現出人類水平的表現。

微軟在GPT-4發布後第一時間表示，新的必應（Bing）已經基於GPT-4 技術運行，這是為搜索產品量身定制的模型產品。“如果你在過去五週內的任何時候使用過新的Bing預覽版，你就已經提前了解過這個強大模型的早期版本。隨著OpenAl對GPT-4及以後的版本進行更新，Bing 從這些改進中受益匪淺。”

即日起，ChatGPT Plus付費訂閱用戶現可直接使用GPT-4版本的ChatGPT，未來則將對免費用戶開放一定數量的GPT-4體驗。同時，GPT-4 API 需要申請候選名單，今天將開始邀請一些開發人員，並不斷擴大邀請規模，每1000字符的價格為0.03美元；圖像輸入則處在研究預覽階段，僅對少部分用戶開放。

不過，GPT-4仍存在改進空間。雖然GPT-4這波能力大升級，但之前ChatGPT會出現幻覺、胡說八道的毛病還是沒能完全改掉。

誰能革得了ChatGPT 的命？現在看來還是OpenAI 自己。

花了6個月打造，

GPT-4到底強在哪裡？

在了解GPT-4之前，我們要知道，GPT到底是什麼。

隨著1956年“達特茅斯會議”上創造“人工智能”這個術語，全球迎來了AI 技術發展階段。在2016年GoogleDeepMind的“阿爾法狗”（AlphaGo）擊敗了韓國圍棋冠軍李世乭，以及機器學習的誕生，AI 算法、算力、數據“三駕馬車”獲得了突破性技術進展。

但問題在於，機器學習利用循環神經網絡(RNN) ——序列數據或時序數據的人工神經網絡來處理文字，使得文字按順序一個個處理，沒辦法同時進行大量學習。

因此2017年，Google團隊發布論文“Attention Is All You Need”，提出了一個新的學習框架Transformer，以解決此問題。它拋棄了傳統的CNN（卷積神經網絡）和RNN，使整個網絡結構完全由Attention機制組成，從而讓機器同時學習大量的文字，訓練速度效率大大提升。

簡單來說，只需要LLM（大型語言模型）、大型參數量和算力算法訓練，以Attention機制就可實現快速的機器學習能力。因此，無論是ChatGPT的T，還是Google預訓練語言模型BERT的T，均是Transformer的意思。

基於Transformer框架，OpenAI進行了新的研究學習GPT，全稱為Generative Pre-trained Transformer（生成式預訓練框架），其利用無監督學習技術，通過大量數據來形成快速反饋。2018年6月，OpenAI發布第一代GPT，2019年11月發布GPT-2，2021年發布了1750億參數量的GPT-3，不僅可以更好地答題、翻譯、寫文章，還帶有一些數學計算的能力等，而ChatGPT是微調之後的GPT-3.5消費級應用。

今天發布的GPT-4，是一個大型多模態模型，能接受圖像和文本輸入，再輸出正確的文本回复。OpenAI表示，團隊花了6個月的時間使用對抗性測試程序和ChatGPT的經驗教訓，對GPT-4進行迭代調整，從而在真實性、可控性等方面取得了有史以來最好的結果。

“GPT-3.5 和GPT-4 之間的區別可能很微妙。當任務的複雜性達到足夠的閾值時，差異就會出現——GPT-4 比GPT-3.5 更可靠、更有創意，並且能夠處理更細微的指令。”OpenAI 表示，在過去的兩年裡，團隊重建了整個深度學習堆棧，並與微軟Azure一起，為GPT工作負載從頭開始共同設計了一台超級計算機。經過訓練和修復更新之後，GPT-4前所未有地穩定，成為OpenAI 能夠提前準確預測其訓練性能的第一個大型模型。

那麼，GPT-4技術到底怎麼樣？為了了解這模型差異，根據官方實驗表明，GPT-4在各種專業測試和學術基准上的表現與人類水平相當。

首先，在美國BAR律師執照統考模擬中， GPT-4得分約為前10%——擊敗了90%人類，而ChatGPT背後的GPT-3.5得分約為倒數10%；生物奧林匹克競賽，GPT-3.5能達到後31%水平分位，GPT-4可達到前1%水平分位；研究生入學考試(GRE) 、SAT數學考試成績中，也有大幅提升，擊敗了80%以上的人類答題水平，而醫學知識自測考試準確率達75%。

第二個測試是與其他英文機器學習模型的技術能力。研究團隊使用微軟Azure Translate，將MMLU 基準——一套涵蓋57個主題、14000個多項選擇題翻譯成多種語言。在測試的英語、拉脫維亞語、威爾士語和斯瓦希里語等26種語言中，有24種語言下，GPT-4優於GPT-3.5 和其他大語言模型（Chinchilla、PaLM）的英語語言性能。

而在TruthfulQA等外部基準測試方面，GPT-4也取得了進展。OpenAI測試了GPT-4模型將事實與錯誤陳述的對抗性選擇區分開的能力。實驗結果顯示，GPT-4基本模型在此任務上僅比GPT-3.5略好。但在經過RLHF訓練之後，二者的差距就很大了，例如GPT-4在測試中並不是所有時候它都能做出正確的選擇。

此外，GPT-4還支持做編程、玩梗圖、回答關鍵問題、理解圖片、看懂法語題目並解答等其他更多擴展技術能力，研究人員發現，GPT-4能隨著時間不斷處理令人興奮地新任務——現在的矛盾是AI 的能力和人類想像力之間的矛盾。不過OpenAI表示，圖像輸入是研究預覽，目前不公開。

對於一個長相奇怪的充電器的圖片問為什麼這很可笑？GPT-4 回答：VGA 線充iPhone。

GPT-4回答數學問題

總的來說，GPT-4 相對於以前的模型（經過多次迭代和改進）已經顯著減輕了判斷失誤問題。在OpenAI的內部對抗性真實性評估中，GPT-4的得分比ChatGPT使用的GPT-3.5模型能力高40%。

很顯然，雖然GPT-4 對於許多現實場景的處理比人類差，但在各種專業和學術基准上已表現出和人類相當的水平。

不過，GPT-4模型也有很多不足，有著與以前的模型類似的風險，如產生有害的建議、錯誤的代碼或不准確的信息，以及對實時事件的不了解等。

1、該模型在其輸出中可能會有各種偏見，但OpenAI在這些方面已經取得了進展，目標是使建立的人工智能係統具有合理的默認行為，以反映廣泛的用戶價值觀。2、GPT-4 通常缺乏對其絕大部分數據截止後（2021 年9 月）發生的事件的了解，也不會從其經驗中學習。它有時會犯一些簡單的推理錯誤，這似乎與這麼多領域的能力不相符，或者過於輕信用戶的明顯虛假陳述。有時它也會像人類一樣在困難的問題上失敗，比如在它生成的代碼中引入安全漏洞。3、GPT-4 預測時也可能出錯但很自信，意識到可能出錯時也不會再檢查一遍（double-check）。有趣的是，基礎預訓練模型經過高度校準（其對答案的預測置信度通常與正確概率相匹配）。然而，通過OpenAI目前訓練後的過程，校準減少了。

OpenAI表示，研究團隊一直在對GPT-4進行迭代，使其從訓練開始就更加安全和一致，所做的努力包括預訓練數據的選擇和過濾、評估和專家參與、模型安全改進以及監測和執行。數據顯示，與GPT-3.5相比，模型對不允許內容的請求的響應傾向降低了82%，而GPT-4對敏感請求（如醫療建議和自我傷害）的響應符合政策的頻率提高了29%。

另外，OpenAI團隊還聘請了50 多位來自人工智能對齊風險、網絡安全、生物風險、信任和安全以及國際安全等領域的專家，對該模型在高風險領域的行為進行對抗性測試，從而為改進GPT模型提供了依據。

“隨著我們繼續專注於可靠的擴展，我們的目標是完善我們的方法，以幫助我們越來越多地提前預測和準備未來的能力——我們認為這對安全至關重要。”OpenAI 表示。

目前GPT-4版本默認速率限制為每分鐘40k個Token和每分鐘200個請求，而GPT-4的上下文長度為8192個Token，最多提供32768個Token上下文（約50 頁文本）版本的有限訪問，但版本也會隨著時間自動更新。

不過，目前OpenAI公開的技術報告中，不包含任何關於模型架構、硬件、算力等方面的更多信息，也不包括期待已久的AI 視頻功能，也並沒有開放GPT-4的任何核心技術論文信息。

但OpenAI正在開源其軟件框架OpenAI Evals，用於創建和運行基準測試以評估GPT-4等模型，同時逐個樣本地檢查它們的性能。

復旦大學計算機學院教授、博士生導師黃萱菁此前表示，OpenAI迄今為止沒有開放過它的模型，只開放過API接口，你可以調用它，但拿不到GPT-3.5內部細節，而且今年連論文都沒有，需要大家去猜測。

全球進入AI 大模型軍備競賽

與GPT差距拉大

實際上，隨著基於GPT技術的ChatGPT風靡全球，全球已經進入了AI 大模型軍備競賽。

首先是影響到搜索引擎巨頭地位的Google。手握L AMD A、PaLM, Imagen 等AI 技術的Google，不會讓微軟這麼輕易就搶占了AI 應用的先機。

就在GPT-4發布前幾個小時，Google為了迎戰微軟，宣布將一系列即將推出的生成式人工智能（AIGC）功能與模型應用到自家產品中。包括Google Docs（文檔）、Gmail、Sheets（表格）和Slides（幻燈片）等。但不同於微軟和OpenAI的“發布即可用”，Google只會先將Docs和Gmail中的AI工具在月底提供給一些“值得信賴的開發人員”，具體開放時間沒有公佈。

更早之前，Google發布了ChatGPT最大競品、基於LaMDA AI 架構的Bard聊天機器人，支持多角度回答問題，以及強大的上下文理解能力，未來Bard 還會被集合在Google 搜索之中，為你更快速地提供答案。不過Bard在Demo演示中頻繁“翻車”，市場並不看好。

3月15日凌晨，Google宣布開放自家的大語言模型PaLM API，而且還發布了一款幫助開發者快速構建AI 程序的工具MakerSuite。Google表示，此舉是為了幫助開發者們快速構建生成式AI 應用。

相對於Google，微軟做好了充足的準備。

今年2月，微軟宣布數十億美元投資OpenAI公司，後者估值高達290億美元，成為AIGC 領域最高估值的獨角獸公司。如今，微軟已經在旗下所有產品中全線整合ChatGPT，包括且不限於Bing搜索引擎、包含Word、PPT、Excel的Office全家桶、Azure雲服務、Teams聊天程序等預計本週四（16日），微軟將宣布GPT-4與Azure雲服務的結合。

目前在國內，百度、商湯、曠視科技等多家AI 公司和科研機構都在做關於大模型的技術產品和應用。

就在3月14日晚，港股AI 龍頭企業商湯科技發布了多模態通用大模型“書生2.5”，擁有30億參數，支持問答、識圖、以文生圖等，在自動駕駛和居家機器人等通用場景下，“書生2.5”可輔助處理各種複雜任務。據悉，“書生”由商湯科技、上海人工智能實驗室、清華大學、香港中文大學、上海交通大學於2021年11月首次共同發布，並持續聯合研發。

儘管中國在AI 領域進行了很多研究成果和佈局，但目前要達到像OpenAI的效果可能還需時日。科學技術部部長王志剛3月5日表示，ChatGPT證明了AI 是大方向，而OpenAI 在AI 對話實時效果方面有明顯優勢。

“比如發動機，大家都能做出發動機，但質量是有不同的。踢足球都是盤帶、射門，但是要做到梅西那麼好也不容易。”王志剛表示。

那麼，國內AI 技術行業如何看待中國企業做大模型的呢？

創新工場董事長兼CEO李開復博士在3月14日表示，ChatGPT快速普及將進一步引爆AI 2.0 商業化。AI 2.0 是絕對不能錯過的一次革命。

曠視科技聯合創始人、CEO印奇3月10日表示，中國攻堅AI 大模型，要先把GPT-3.5復現出來，但過程沒有想像的那麼容易。

國內一方面要用最艱苦樸素、奮鬥的狀態來攻堅核心AI 技術，另外中國AI 公司想活得長，必須要把大模型商業化。“我們要有極強的危機感。”

瀾舟科技創始人兼CEO周明表示，對於國內而言，中國做大模型還是更多的要去了解國外的發展趨勢，不能固步自封，還是需要學習；但同時中國AI 技術在過去20多年取得長足的進步，無論人才還是技術，中國有很好的歷史性機遇，更多是樂觀，而非悲觀。

“中國在To B（企業端）落地方面應該走在ChatGPT前面。如何把中國特色發揮到極致，是大家都要彼此思考的問題。”周明創立的語音大模型公司瀾舟科技在3月14日宣布完成Pre-A+輪融資，並公佈了該公司研發的“孟子MChat可控大模型”，此前周明在微軟工作超過20年。

就目前來看，GPT-4是OpenAI在擴展深度學習道路上的最新里程碑。但正如OpenAI所言，前方還有很多工作要做，需要通過用戶和開發者的不斷測試，以及社區在模型之上構建、探索和貢獻，從而持續將模型變得越來越強。

無論中國公司能夠做到哪種地步，唯一確定的是，這一次，我們人類離通用人工智能（AGI）更近了一步。

來源：鈦媒體