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GPT-4来了,别慌,看懂了再大受震撼

2023-04-06 10:00:29 14

摘要:Big news!它来了,上个月全网刷屏的ChatGPT又来了。这次,它又完成了超强进化,带着一身炫酷的技能点,GPT-4闪亮登场,再次惊艳所有人。(这里插播一条消息,Google在刚刚过去的π day(3月14日),推出了搭载各种AI服务...

Big news!它来了,上个月全网刷屏的ChatGPT又来了。

这次,它又完成了超强进化,带着一身炫酷的技能点,GPT-4闪亮登场,再次惊艳所有人。

(这里插播一条消息,Google在刚刚过去的π day(3月14日),推出了搭载各种AI服务、几乎覆盖整个办公场景的新版Workspace,也许是想弯道超车,结果又一次毫无波澜……GPT-4让所有人眼前一亮,估计只有Google两眼一黑了。)

那么,OpenAI声称的世界上最新和最强大的模型,GPT-4到底强在哪儿?

硅谷做题家&超级学霸,打败90%人类,轻轻松松上斯坦福?

律师考试( Uniform Bar Exam )中,GPT-4排名Top10%,GPT3.5是倒数10% 。

美国高考SAT,GPT-4考了1410分(阅读写作710分、数学700分,满分均为800),GPT3.5 的得分仅为1260 分。

GRE语文测试中,GPT-4超过了99%的考生,GPT3.5只有63%;数学GPT-4考了163分(满分170),超过80%考生,GPT3.5只能超过25%。

可以看到,GPT-4在各项测试中的表现都相当优异。如果是人类学生取得这样的成绩,完全可以考上法学院,或通过美国大部分大学考试。GPT-4几乎全面碾压OpenAI以前的模型,哪怕与普通人类的能力相比,它也毫不逊色。

对此,英伟达的人工智能科学家,同时也是斯坦福博士的Jim Fan的评价是:可以去“申请”斯坦福了,GRE考试中语文部分的成绩甚至比我还高。

在其他技能测试中,GPT-4的表现也明显好于旧版本。

在与同类型机器人的竞争如机器学习的跑分测试中,GPT-4 仍然表现不俗,几乎都以 10% 以上的差距打败了市面上其他所有大型语言模型。

不过,做题和考试都只能说是GPT-4的初级娱乐项目。

更特别的是,相比其他几乎以英语为主的模型,GPT-4的中文更好。

通过 Azure Translate 模组将 MMLU 测试转译成多种语言后,GPT-4 依然保持高水平发挥,中文准确率达到了 80%,甚至比GPT3.5的英语还要好。

这也意味着,作为语言模型,GPT-4的语言水平更高,包含了更多的语言、不同的内容和更好的上下文理解。语言理解的改善也带来了更准确的翻译、总结和上下文分析。

总的来说,GPT-4的学习能力更强了,也变得更聪明了,知识增加了,推理也变强了。

更好的推理能力,使GPT-4能够分析复杂的问题并提供更准确的解决方案。比如你问它“林黛玉为什么可以倒拔垂杨柳”,它终于不是一本正经地胡说八道了。

另外,经过最新信息的训练,GPT-4变得更能说了,也就是说它可以为用户的问题提供更多内容和回答。

GPT-4可以处理超过25,000字的文本,这使得包括生成长内容、长对话以及文件搜索和分析在内的使用案例成为可能。

在学习的道路上,GPT-4可谓是一路狂飙。不仅学得多学得快,还能根据用户的反馈学习并调整其回应。这让该模型更加灵活和动态,使其能够在各种任务中提供更好的帮助和支持。

如今的GPT-4已经不再是那个被嘲笑数学不好的AI了,它不仅能解方程,还能以苏格拉底的风格手把手教你解方程。

这是因为GPT-4允许用户为特定的任务或行业定制和微调该模型,其改进的上下文记忆还使它能更好地了解手头的对话或任务。因此它可以做出更多相关和连贯的反应,其应用也更有针对性,更有效率,更有效地满足各行业的独特需求。

比如,基于法律条文回答税务问题,可以让GPT-4用通俗易懂的语言逐步解释清楚,这对于普通人来说是非常有意义的。因为很多专业性强的说明文档或法规条文为了追求专业和准确,往往艰深晦涩,普通人很难看懂,所以通常会寻求一些中间沟通者比如法律顾问的帮助。

现在GPT-4就可以充当这个桥梁,而且它可以针对不同用户以不同的表达方式不厌其烦地去解释,最终以该用户能够理解的语言为其答疑解惑,这一应用能拓展到生活中的很多方面,也使得AI真正做到了给普通人赋能。

实际上,一些基于GPT-4的新功能应用已经开始实践了。

  • Stripe(为公司提供网上支付的解决方案的企业)用GPT-4来简化用户体验并打击欺诈;

  • Duolingo(一款学习工具软件)用它来改进对话;

  • 摩根士丹利(财富管理)用它组织其庞大的知识库;

  • 可汗学院(教育性非营利组织)用它来集成为每个学生定制导师,冰岛政府用它来保护其语言。

当然,众人最期待的,也是这次让人拍手称赞的“多模态”来了。所以,它到底是个啥?

多模态:当AI学会一“心”多用

多模态大型语言模型(MLLMs,Multilingual Language Models )。

简而言之,就是GPT-4不仅能理解文本,还能理解和处理图像、视频、音频等。换句话说,GPT-4学会了一“心”多用,它可以用不同的方式处理一件以上的事情。

这一点不容低估,因为多模态被称赞为实现AGI(Artificial General Intelligence,即通用人工智能)的下一个必要步骤,这是人类在人工智能方面所寻求的主要目标。

为什么它如此重要?

多模态的含义远比它看起来的要多。

除了广泛的意义上的支持不同输入模式(文本、图像、视频、音频)的能力,某种程度上,它使得人工智能更接近于人类的学习方式。

由于多模态模型是使用结合这些不同输入类型的数据集进行训练的,这些模型不仅可以从这些模态中学习数据的表征,还可以在这些模态中学习更复杂的表征,就像人类一样。

通过一个人类的例子,让这一点变得更加清晰。

一个更接近人类的人工智能

想象“咬苹果”这个动作,你接收的不仅是来自味蕾的输入,因为你的大脑也在处理气味、质地,甚至声音。

某种程度上,你的大脑如何体验这个简单的动作是来自不同感官的组合,创造了一个更复杂的“吃苹果”真正含义的表述。

有了多模态,我们可以教机器,一张苹果的图片,一个人咬苹果时发出的声音,以及关于苹果是什么的一般文字描述,代表了我们都描述为苹果的同一事物概念。

这样一来,盲人也能够「看到」图片了(丹麦一家为盲人或视力低下人群提供帮助的企业Be My Eyes已经开始开发基于GPT-4的虚拟志愿者™(Virtual Volunteer™),该应用拥有与人类志愿者水平相当的上下文和理解能力)。

多模态使得 GPT-4能做的事情更有想象空间了。

看图说话,玩梗解梗,AI讲的冷笑话没那么冷了。

“开局一张图,内容全靠编”这句话现在放到GPT-4上可能要有不同含义了。不过,怎么“编”得看喂给它的是什么,以及用户提什么需求了。

一来,尽管GPT-4的性能有了大幅提升,它胡言乱语的毛病得到了改善,但并未完全根除。所以,满嘴跑火车“瞎编”的情况依然可能存在,它不仅编得快,还能编得像模像样。

人类玩的梗,GPT-4也能整明白了,解梗讲冷笑话也是信手拈来(幽默感略有提升,但不多)。

二来,GPT-4能够处理图像和文本的组合输入,并根据图中的画面或文本完成用户指定的视觉或语言任务,然后输出文本(自然语言、代码等)。

如根据图像做推理、求解物理题、从论文截图生成总结摘要等。这里的“编”可以是“编译”或“编写”,是有逻辑的看图说话。

一个不小心,OCR技术又被GPT-4降维打击了。

想象一下,给GPT-4一张粗略的手绘草图,就能得到一个正常运行的网站。是的,它做到了。

GPT-4化身赛博神笔马良,草图秒变网站,看到这里,前端工程师该慌了吗?

马斯克表示慌了(还不忘顺便给自己的Neuralink打个广告)。

在一些用户的编程实测中,也提到GPT-4的编程水平明显提高了,它一开始就能写出完整的应用页面,还能随时debug,改善代码的可读性和优化代码。

有网友戏称,在用GPT-4做开发的过程中,人类变成了「机」-「机」接口。人需要做的工作就是告诉机器自己需要什么,然后从一台机器复制代码到另一个机器,代码报错也能让AI改,甚至应该直接把这个修复过程自动化。

不管你有没有用过ChatGPT,AI已经变得无处不在,就像空气一样,你可能感觉不到它的存在,但它无时无刻不在影响着你的生活。

(张晓泉为清华大学Irwin and Joan Jacobs讲席教授)

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