平地一聲雷，GPT-4 重磅來襲。

OpenAI 正式上線新一代人工智能大模型 GPT-4，它是一個大型多模態(tài)模型，可以接受圖像和文本輸入，同時返回文本輸出。就像這樣：

用戶：這幅畫有什么好笑的地方？逐一描述它的板塊。

GPT-4：圖片顯示的是一個 "Lightning Cable "適配器的包裝，有三個板塊：

板塊1：一部智能手機，VGA 連接器（通常用于電腦顯示器的大型藍色 15 針連接器）插在其充電端口。

板塊2："Lightning Cable "適配器的包裝上有一張 VGA 接口的圖片。

板塊3：VGA 連接器的特寫，末端是一個小的 Lightning 連接器（用于為 iPhone 和其他蘋果設(shè)備充電）。

這張圖片的幽默感來自于將一個大的、過時的 VGA 連接器插入一個小的、現(xiàn)代的智能手機充電端口的荒謬性。

不得不說，一個示例足以證明了 GPT-4 與過往大模型的不同之處，是不是很強大？

與此同時，微軟宣布 Bing Chat 一直在 GPT-4 上運行。

當前，OpenAI 計劃通過 ChatGPT 及其商業(yè) API 發(fā)布 GPT-4 的文本功能，但是想要直接用上，還需要先加入一波等待名單（https://openai.com/waitlist/gpt-4-api）耐心等候。不過，ChatGPT Plus 用戶倒是可以直接上手 GPT-4 的體驗：https://chat.openai.com/chat

1、GPT-4 驚喜上線

雖然此前 OpenAI 首席技術(shù)官 Mira Murati 不斷給大家打預(yù)防針，希望外界能夠?qū)ο乱淮?GPT（即 GPT-4）的技術(shù)水平更加冷靜務(wù)實一些，少一些炒作會更好些，但是當 GPT-4 真正到來時，大家還是坐不住了。

“我們花了 6 個月的時間，利用對抗性測試項目以及 ChatGPT 的經(jīng)驗，反復(fù)調(diào)整 GPT-4，結(jié)果在真實性、可操作性以及拒絕超出道德等邊界方面取得了有史以來最好的結(jié)果（盡管遠非完美）”，OpenAI 分享道。

2、GPT-4：可以達到應(yīng)試者的前 10% 水平、一張草圖生成網(wǎng)站

為讓眾人更加清楚地了解GPT-4，OpenAI 官方不僅上線了介紹性的網(wǎng)頁（https://openai.com/research/gpt-4），還發(fā)布了一篇技術(shù)論文（https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf），詳細分享了 GPT-4 強大的功能，以及其存在的局限性。

從技術(shù)維度上來看，GPT-4 是一個基于 Transformer 的模型，經(jīng)過預(yù)訓練，可以預(yù)測文檔中的下一個 token。這個項目的一個核心部分是開發(fā)了基礎(chǔ)設(shè)施和優(yōu)化方法。這使 OpenAI 能夠根據(jù)不超過 GPT-4 的 1/1000 的計算量訓練的模型，準確地預(yù)測 GPT-4 的某些方面的性能。

也正如昨天 CSDN 報道的，微軟的 Azure 與 OpenAI 共同設(shè)計了一臺超級計算機，搭載了英偉達上萬顆 A100 芯片。基于這臺超算，OpenAI 在一年前將 GPT-3.5 作為系統(tǒng)的第一次“測試運行”進行了訓練，在修復(fù)一些 Bug 并提高理論基礎(chǔ)之上，OpenAI 基于此又訓練出了首個能夠提前準確預(yù)測其訓練性能的大模型 GPT-4。

更長的上下文，上限為2.5 萬個字

在性能上，GPT-4 超越了過往的模型，它可以遵循自然語言的復(fù)雜指令、生成技術(shù)或創(chuàng)意作品，支持生成和處理多達 32,768 個 token（約 25,000 字的文本），這使得 GPT-4 能有更長的上下文，允許長篇內(nèi)容創(chuàng)建、擴展對話以及文檔搜索和分析等用例。

GPT-4 可以直接上一個好大學

在分析 GPT-4 的能力時，OpenAI 還讓該模型參加了統(tǒng)一律師考試、法學院入學考試（LSAT）、研究生入學考試（GRE）的定量、口頭推理、分析寫作考試以及和各種 AP 科目考試等測試。

考試問題包括選擇題和自由解答題，OpenAI 為每種形式設(shè)計了單獨的提示，并在需要輸入的問題中加入了圖片。總分是通過結(jié)合選擇題和自由回答題的分數(shù)來確定的，使用的是每個考試的公開方法。

最終結(jié)果如下：

GPT-4 在大多數(shù)這些專業(yè)和學術(shù)考試中表現(xiàn)與人類水平相當。這意味著，如果 GPT-4 是一個僅憑應(yīng)試能力來判斷的人，它可以進入法學院，而且很可能也能進入許多大學。

多模態(tài)能力，通過視覺輸入看世界

正如文章開頭示例展現(xiàn)的一樣，GPT-4 可以接受圖像作為輸入并生成標題、分類和分析。

這意味著 GPT-4 實際上將看到現(xiàn)實世界，為此，OpenAI 也宣布正在和它的合作伙伴 Be My Eyes 一起測試 GPT-4 的圖像輸入能力，這是一款即將推出的智能手機應(yīng)用程序，可以直觀地解釋手機相機所看到的內(nèi)容。

不過，該功能目前仍限于研究預(yù)覽，沒有公開提供。

超越傳統(tǒng)的大模型

在一套傳統(tǒng)的 NLP 基準測試中，GPT-4 超過了以前的大型語言模型和大多數(shù)最先進的系統(tǒng)（這些系統(tǒng)通常有特定的基準訓練或手工工程）。

在 MMLU（多任務(wù)語言理解）基準測試中，GPT-4 不僅在英語中以相當大的優(yōu)勢勝過現(xiàn)有的模型，而且在其他語言中也表現(xiàn)出強大的性能。在 MMLU 的翻譯變體上，GPT-4 的性能優(yōu)于 GPT-3.5 和其他 LLM（Chinchilla，PaLM）的英語性能，包括低資源語言，如拉脫維亞語、威爾士語和斯瓦希里語。

生成代碼、改 Bug 的最佳小能手

除此之外，OpenAI 通過開源評估框架（Eval，https://github.com/openai/evals），用于自動評估 AI 模型性能的框架，允許任何人報告模型中的缺點，以幫助指導(dǎo)進一步改進。

與此同時，GPT-4 對代碼有超強的理解能力，可以幫助程序員生成代碼，遇上 Bug 時，甚至只要你把錯誤信息或者代碼異常的截圖發(fā)給 GPT-4，它就能幫你給出相應(yīng)的提示。

只需幾秒，一張手畫草圖，GPT-4 直接幫你生成網(wǎng)頁

更讓人驚奇的是，在官方演示的視頻中，手繪一張網(wǎng)站草圖：

把它拍照發(fā)給 GPT-4，GPT-4 甚至可以自動生成網(wǎng)站的原型圖。它從圖片中提取文字信息并輸出到 HTML，一個網(wǎng)站就有了，整個過程只有幾秒鐘的時間：

另外，GPT-4 也能處理復(fù)雜的稅務(wù)問題。

一系列操作下來，驚呆眾人。在上手體驗之后，不少網(wǎng)友現(xiàn)身說法：

我不在乎它不是 AGI，GPT-4 是一項令人難以置信的變革性技術(shù)。我在 60 秒內(nèi)重新創(chuàng)建了 Pong 游戲。這是我的第一次嘗試。

據(jù)悉，所有的代碼都是 HTML 實現(xiàn)的。

甚至有人看到了 GPT-4 的強大，開始暗戳戳地暗示起 GPT-5 的模樣：

3、不足之處

OpenAI 表示，他們的目標是開發(fā)能夠在任何智力任務(wù)方面取代人類的 AGI，盡管 GPT-4 還沒有達到這個目標。

盡管有這樣的能力，GPT-4 與早期的 GPT 模型有類似的局限性：它不是完全可靠的，比如，它也會對事實產(chǎn)生“幻覺”，推理出錯誤的結(jié)果。

對此，OpenAI 首席執(zhí)行官 Sam Altman 在推特上說："它（GPT-4）仍然有缺陷，仍然有局限性，但它在首次使用時仍然能給你留下深刻印象。"

在使用 GPT-4 的輸出時，應(yīng)該小心謹慎，特別是在專業(yè)性要求非常高的重要場景中。

4、微軟：新 Bing 早用上了 GPT-4

這也是事實，GPT-4 遠非完美。不過根據(jù) OpenAI 的說法，研究人員納入了更多的人類反饋，包括 ChatGPT 用戶提交的反饋，用來改善 GPT-4 的行為。此外，OpenAI 公司還聘請了 50 名人類專家，在人工智能安全方面提供反饋。

如今微軟同時宣布自家產(chǎn)品早已第一時間用上了 GPT-4。"我們很高興地確認，新的 Bing 正在 GPT-4 上運行，為搜索而定制，"微軟在一篇博客文章中寫道。"如果你在過去六周的任何時候使用過預(yù)覽版的新 Bing，你已經(jīng)提前看到了 OpenAI 的最新模型的力量。隨著 OpenAI 對 GPT-4 及以后的更新，Bing 從這些改進中受益，以確保我們的用戶擁有最全面的副駕駛功能。"

5、壓力給到國外的 Google，國內(nèi)的百度

雖然上周 OpenAI 早已預(yù)告過 GPT-4 會在本周到來，但是真正到來時，還是讓很多人猝不及防。而之所以選擇此時發(fā)布，似乎也是為微軟將在 3 月 16 號的 AI 最新進展做一定的鋪墊，這樣微軟可以在明天輕松開上一場發(fā)布會了。不過，處于同賽道的其他玩家可能得連夜加班了。

這不，就在這一天，Google CEO 皮查伊親自下場官宣開放預(yù)訓練大模型（PaLM，https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/PaLM）的 API 商業(yè)接口，這是 Google 在 2022 年 4 月發(fā)布的自然語言預(yù)訓練大模型，最高參數(shù)為 5400 億。

與此同時，百度早在此前便宣布將會在 3 月 16 日帶來文心一言，最終成果不可避免地會與最新的 GPT-4 一較高下，究竟會如何，我們也將在明天揭曉。

審核編輯 ：李倩