OpenAI发布GPT-4，效果惊艳。
GPT-4是什么？
GPT-4是一个大规模的多模态模型，其最大亮点：不仅可以将文本转化成相应的图像、音乐甚至是视频。GPT-4 实现了以下几个方面的飞跃式提升：强大的识图能力；文字输入限制提升至 2.5 万字；回答准确性显著提高；能够生成歌词、创意文本，实现风格变化。
GPT-4的主要能力有哪些？
首先，它的编程能力有所提高，只要把报的错告诉它，它就会自动改正。注意到这里报的错并不是GPT4自己写错了，而是用的库更新了API造成的问题。GPT4能够根据有限的错误内容自动使用新的API，即使它完全没有学过相关资料。
支持图片理解。GPT-4支持图片输入了。但是它做到什么程度了呢？（1）你可以直接把它当作OCR的替代（2）解释图片笑话自然不在话下（3）你可以画一个潦草的网页设计，然后让GPT4根据这个图片，生成出真正的网页，并且还满足你附加的要求。
GPT-4可以更准确地解决难题，具有更广泛的常识和解决问题的能力：更具创造性和协作性；可以接受图像作为输入并生成说明文字、分类和分析；能够处理超过 25,000 个单词的文本，允许长文内容创建、扩展对话以及文档搜索和分析等用例。
对复杂任务更好的理解。GPT-4除了多模态以外，GPT-4的理解能力和创造力远超3.5。GPT-4的回答逻辑性和一致性要强的多，是真正地在“分步解题”。这解释了为何GPT-4在各类数学和其他理科的测试中成绩远超GPT-3。GPT4可以为你完成复杂的报税，并附有完整的计算过程和条款解释。这对GPT-3.5来说是没有可能的，因为（1）繁琐的16页税务相关文件超出了GPT-3的4096 tokens的限制，也就是太长了（2）就凭GPT-3.5的数学和逻辑推理水平，几乎没有可能正确完成如此复杂的计算。
更强的知识储备。在SAT等绝大多数专业测试以及相关学术基准评测中，GPT-4的分数高于ChatGPT。GPT-4 在各种专业测试和学术基准上的表现与人类水平相当。例如，它通过了模拟律师考试，且分数在应试者的前 10% 左右；相比之下，GPT-3.5 的得分在倒数 10% 左右。
GPT-4带来的可能性
自然语言处理：GPT-4可能会进一步提高自然语言处理的准确性，使得机器能够更好的理解和生成自然语言。这有助于改进智能客服、自动翻译、智能写作等应用。
人工智能：GPT-4可能会成为更好的人工智能算法，能够更好地处理语言、图像和视频数据。这将有助于改进语音识别、计算机视觉和自动驾驶等。
教育：GPT-4可能会成为更好的教育工具，能够更好地辅助学生学习和理解知识。这将有助于改进在线教育、自适应教育和智能教育等应用。
医疗保健：GPT-4可能有助于改进医疗保健领域的自然语言处理和医学诊断。他可能会成为更好的医学助手，能够更好地帮助医生进行诊断和治疗。
营销和广告：GPT-4可能会成为更好的营销和工具广告，能够更好地生成精准的广告和营销内容，这将有助于改进广告投放和营销策略。
安全性问题
OpenAI花了6个月时间使GPT-4更安全、更具一致性。在内部评估中，与GPT-3.5相比，GPT-4对不允许内容做出回应的可能性降低82%，给出事实性回应的可能性高40%。
安全与对齐：引入了更多人类反馈数据进行训练，以改进GPT-4的行为；不断吸取现实世界使用的经验教训进行改进；GPT-4的高级推理和指令遵循能力加快的安全性研究工作。
总的来说，GPT-4 相对于以前的模型（经过多次迭代和改进）已经显著减轻了幻觉问题。在 OpenAI 的内部对抗性真实性评估中，GPT-4 的得分比最新的 GPT-3.5 模型高 40%。
局限性
预防风险
GPT-4 在 RLHF 训练中加入了一个额外的安全奖励信号，通过训练模型拒绝对此类内容的请求来减少有害的输出。奖励是由 GPT-4 的零样本分类器提供的，它判断安全边界和安全相关 prompt 的完成方式。为了防止模型拒绝有效的请求，团队从各种来源（例如，标注的生产数据、人类的红队、模型生成的 prompt）收集多样化的数据集，在允许和不允许的类别上应用安全奖励信号（有正值或负值）。
这些措施大大在许多方面改善了 GPT-4 的安全性能。与 GPT-3.5 相比，模型对不允许内容的请求的响应倾向降低了 82%，而 GPT-4 对敏感请求（如医疗建议和自我伤害）的响应符合政策的频率提高了 29%。
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