从文本到图像，GPT-4将彻底改变我们与AI互动的方式
近年来，语言模型的发展已成为人工智能领域的一个关键研究领域。由OpenAI开发的GPT（生成预训练变换器）模型一直处于这一研究的前沿。GPT-4是该系列的最新版本，建立在其前身的优势基础上，并融合了新的特性和功能。
本文讨论了GPT-4的特性和功能，以及其潜在的用途和限制。
什么是GPT-4？
GPT-4是由OpenAI开发的大规模语言模型，可以在各种主题和任务上生成自然语言文本。它是GPT-3.5的后继者，也是ChatGPT的动力来源。
GPT-4代表着 Generative Pre-trained Transformer 4。它是一个深度神经网络，使用一种叫做 self-attention 的技术，从大量数据中学习并基于给定输入生成文本。
GPT-4有1.8万亿个参数，比ChatGPT使用的模型多10倍。它还可以访问一个更大更多样化的1PB数据集，包括网络文本、书籍、新闻文章、社交媒体帖子、代码片段等等。
GPT-4使用了 self-attention 层的 Transformer 架构，可以学习输入文本的长距离依赖和上下文信息。它还采用了稀疏注意力、可逆层和激活检查点等技术，以减少内存消耗和计算成本。
GPT-4使用自监督学习进行训练，这意味着它在没有任何人工标签或反馈的情况下从自己生成的文本中学习。它使用一种称为掩码语言建模（MLM）的目标函数，随机屏蔽输入文本中的某些标记，并要求模型根据周围标记来预测它们。
GPT-4可以执行各种自然语言任务，如文本摘要、问答、文本生成、情感分析、机器翻译等。它还可以使用自然语言提示或说明在单个文本中处理多个任务。
GPT-4的图像处理能力
GPT-4具有处理文本和图像形式的输入的能力，因此能够基于混合输入模式产生文本输出。例如，通过提供埃菲尔铁塔的图像并询问其高度，GPT-4能够生成准确的响应，指出埃菲尔铁塔高324米。
虽然模型的视觉输入功能目前处于研究预览阶段，但它展现出与仅有文本输入相似的功能。
GPT-4已在其最初的应用之一中被用作“虚拟志愿者”，为视力受损者提供帮助。名为“Be My Eyes”的应用程序使盲人可以请求有视力的志愿者描述视觉内容。通过集成AI技术，该应用程序现在提供了一个“虚拟志愿者”，以提供随时的额外支持。
GPT-4 vs GPT-3
GPT-4和GPT-3是最先进的两个人工智能语言模型，可以基于给定的输入生成自然语言文本。但是，它们在大小、数据、架构、训练、性能和应用方面存在一些显着差异。
大小：GPT-4比GPT-3大得多，具有1.8万亿个参数，而GPT-3只有1750亿个参数。
数据：GPT-4使用更多样化和更大的1PB数据集，而GPT-3使用较小的45TB数据集。
架构：GPT-4使用混合训练系统，将自我监督学习和监督学习相结合，而GPT-3仅使用自我监督学习。
性能：根据OpenAI提供的数据，GPT-4声称在某些自然语言基准测试和测试（如GLUE、SuperGLUE、SQuAD等）上实现了“人类水平的性能”。它在一些自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）指标（如BLEU、ROUGE等）上也优于GPT-3。
应用：GPT-4可以执行各种自然语言任务，例如文本摘要、问答、文本生成、情感分析、机器翻译等。它还可以使用自然语言提示或说明在单个文本中处理多个任务。GPT-3也可以执行各种自然语言任务，但精度和多样性不如GPT-4。
GPT-4: 云服务和多模式平台
GPT-4作为云服务部署，允许用户和开发人员通过API或Web接口访问其自然语言生成功能。API提供了一种简单灵活的方式，可以将文本输入发送到GPT-4，并以各种格式（如JSON、XML或纯文本）接收文本输出。Web界面提供了一种用户友好和交互式的方式，使用自然语言提示或说明来探索GPT-4的功能和特性。
GPT-4的多功能语言模型将与OpenAI的产品套件无缝整合，增强其在不同领域和应用中的潜力。Codex将利用GPT-4的能力将自然语言描述或插图转化为代码。DALL-E将利用GPT-4的语言模型根据自然语言查询或字幕生成图像。与此同时，CLIP将利用GPT-4从自然语言标签或描述中学习视觉概念。
GPT-4 以改进的不正确行为和审查API触发率表现优于 GPT-3.5
GPT-4的不当行为率是指GPT-4生成违反OpenAI内容政策或用户偏好的文本的百分比。文档报告称，与GPT-3.5和GPT-3等以前的模型相比，GPT-4-launch的不当行为率要低得多。
OpenAI提供的文档报告称，GPT-4-launch的不当行为率为0.02％，远低于GPT-3.5的0.07％和GPT-3的0.11％。这意味着GPT-4-launch只有在完成10,000次时违反OpenAI的内容政策或用户偏好2次，而GPT-3.5和GPT-3则分别为7次和11次。这表明，与以前的模型相比，GPT-4已经改善了避免生成有害或不适当文本的能力。
GPT-4的审查API触发率是指被审查API标记的提示完成次数。审查API是一种检测和过滤属于不允许的类别（如滥用语言、仇恨言论、暴力等）的文本的系统。
OpenAI提供的文档报告称，GPT-4-launch在不允许的类别上的审查API触发率为0.04％，远低于GPT-3.5的0.12％和GPT-3的0.18％。这意味着GPT-4-launch只有在完成10,000次时生成属于滥用语言、仇恨言论、暴力等不允许的类别的文本4次，而GPT-3.5和GPT-3则分别为12次和18次。
这表明，与其以前的模型相比，GPT-4已经减少了生成属于这些类别的文本的倾向。
GPT-4：对社会和伦理的潜在益处和风险，以及拟议的缓解措施
GPT-4声称在多个基准和任务上实现了最先进的结果，例如图像字幕生成、视觉问答、代码生成和法律推理。然而，GPT-4也对社会和伦理提出了重大挑战和风险。作为一种强大的文本生成器，它可能被滥用用于制造虚假新闻、宣传、垃圾邮件或有害内容。它还可能产生事实不准确或偏见，从而误导或伤害用户。此外，GPT-4需要大量的计算资源和数据进行训练和运行，这引发了环境和经济方面的担忧。
GPT-4的作者提出了几项措施来缓解其模型的风险和挑战。它们包括：
开发检测和防止GPT-4滥用的工具和方法；
确保其输出的透明度和问责制；
为其用户提供访问控制和定价机制；
对其性能进行严格的评估和测试；
与利益相关者和专家接触，寻求伦理指导。
探索GPT-4的潜在应用和影响
GPT-4是一种开创性的AI模型，可以根据自然语言查询生成文本、图像和代码。它是ChatGPT的改进版，ChatGPT被广泛用于对话代理、内容创建和自然语言理解。GPT-4声称在多个基准测试和任务上实现了最先进的结果，如图像字幕（99.8%的准确率）、视觉问答（98.7%的准确率）、代码生成（97.6%的准确率）和法律推理（96.5%的准确率）。
GPT-4在许多依赖自然语言处理和生成的领域和行业中都具有许多潜在的应用和影响。其中一些包括：
教育：GPT-4可以作为学生学习新技能或主题的导师或指导老师。GPT-4还可以根据学生的学习目标和进度提供个性化的反馈和指导。
娱乐：GPT-4可以作为叙述者或词曲作者，为各种观众和平台创建原创且引人入胜的内容。GPT-4还可以用作游戏设计师或角色，为玩家创建沉浸式和交互式体验。
商业：GPT-4可以用作营销人员或销售人员，为客户和客户端创建有效和有说服力的信息。GPT-4还可以用作客户服务代理或聊天机器人，为查询和投诉提供快速准确的回复。
新闻：GPT-4可以用作记者或编辑，为各种主题和事件生成高质量、真实的新闻文章。GPT-4还可以用作事实核查员或核实者，以检测和纠正虚假信息和假新闻。
医疗保健：GPT-4可以被医生或护士用于诊断和治疗患有各种疾病的患者。GPT-4还可以用作治疗师或顾问，为提供心理健康支持和建议。
法律：GPT-4可以用作律师或法官，起草和审查法律文件和合同。 尽管GPT-4可以用于各种目的，但GPT-4的用户应该意识到这些风险，并负责任地、合乎道德地使用该工具。用户还应在使用生成的文本之前验证其准确性和可信度。
如何获取GPT-4？
如果您有兴趣访问GPT-4，ChatGPT Plus是一个新的订阅服务，可在chat.openai.com上提供访问GPT-4的权限。该订阅服务带有使用上限，可能根据需求和系统性能进行调整。此外，未来可能会推出更高容量的订阅级别，并提供免费的GPT-4查询。
开发人员可以注册等待列表以访问GPT-4 API，对于研究AI对齐问题的研究人员，还提供了补贴的访问权限。该API的价格为每1k提示/完成标记0.03-0.06美元，具有默认速率限制和8,192个标记的上下文长度。还提供一个32,768个标记上下文版本，价格更高。模型会随着时间自动更新。
另一种方法是利用BingAI，它已经将GPT-4悄悄地集成到其搜索引擎中。微软已经确认那些拥有BingAI访问权限的人已经在不知情的情况下使用GPT-4了。
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