OpenAI 剛剛宣布正式推出GPT-4。GPT-4 是 Generative Pre-trained Transformer 4 的縮寫，即生成型預訓練變換模型 4。

公告寫道，GPT-4 是一個多模態(tài)大型語言模型（支持接受圖像和文本輸入，以文本形式輸出），也是 OpenAI 努力擴展深度學習的最新里程碑。雖然 GPT-4 對于許多現(xiàn)實場景的處理比人類差，但它在各種體現(xiàn)專業(yè)和學術能力的 benchmark 上，已表現(xiàn)出和人類相當?shù)乃健?例如，GPT-4 通過了模擬律師考試，其分數(shù)在應試者的前 10% 左右；相比之下，GPT-3.5 的得分卻在倒數(shù) 10% 左右。OpenAI 表示，他們花了 6 個月的時間來使用對抗性測試程序，以及通過 ChatGPT 的經(jīng)驗教訓迭代調整 GPT-4，從而在真實性和可控性等方面取得了有史以來最好的結果（盡管遠非完美）。 使用示例 OpenAI 用一張梗圖演示了 GPT-4 特有的「多模態(tài)」功能。 用戶提問：解釋下圖的笑點是什么，并對圖片中的每部分進行描述。

GPT-4：

The image shows a package for a "Lightning Cable" adapter with three panels. Panel 1: A smartphone with a VGA connector (a large, blue, 15-pin connector typically used for computer monitors) plugged into its charging port. Panel 2: The package for the "Lightning Cable" adapter with a picture of a VGA connector on it. Panel 3: A close-up of the VGA connector with a small Lightning connector (used for charging iPhones and other Apple devices) at the end. The humor in this image comes from the absurdity of plugging a large, outdated VGA connector into a small, modern smartphone charging port.

翻譯如下：

圖片顯示了一個 "Lightning Cable" 適配器的包裝，總共包含三個部分。 面板 1：一部智能手機，其充電端口插著一個 VGA 接口（大的藍色 15 針接口，通常用于電腦顯示器）。 面板 2："Lightning Cable" 適配器的包裝上有一張 VGA 接口的圖片。 面板 3：VGA 連接器的特寫，末端是一個小的 Lightning 連接器（用于為 iPhone 和其他蘋果設備充電）。 這張圖片的笑點來自于：展示了將一個大的、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。

上面的例子看起來很簡單，OpenAI 緊接著展示了高級用法 —— 像人類一樣讀論文。簡單來說就是給 GPT-4 提供論文的圖片格式文件，讓它閱讀并總結出要點。效果如下：

甚至直接讓 GPT-4 回答圖片中對應題號的問題：

GPT-4 局限性 盡管功能強大，但 GPT-4 與早期的 GPT 模型具有相似的局限性，即生成的結果不符合事實。因此它仍然不完全可靠（它會產(chǎn)生 “幻覺” 事實并出現(xiàn)推理錯誤）。 雖然這仍然是一個問題，但 GPT-4 相對于以前的模型（它們本身在每次迭代中都在改進）顯著減少了 “幻覺”。在內部的對抗性真實性評估中，GPT-4 的得分比最新的 GPT-3.5 高 40%：

與 GPT 3.5 的對比 據(jù)介紹，對于日常的談話，GPT-3.5 和 GPT-4 之間的區(qū)別可能很微妙。但當任務的復雜性達到足夠的閾值時，差異就會出現(xiàn) ——GPT-4 比 GPT-3.5 更可靠、更有創(chuàng)意，并且能夠處理更細微的指令。 為了了解這兩種模型之間的區(qū)別，OpenAI 通過各種 benchmark 進行了測試，包括最初為人類設計的模擬考試。從下圖可以看出，GPT-4 的成績大部分都比 GPT-3 好。

GPT-4 也在多項測試項目中取得了接近滿分的成績：

USABO Semifinal Exam 2020（美國生物奧林匹克競賽）

GRE 口語

OpenAI 還將機器學習模型的傳統(tǒng) benchmark 用于評估 GPT-4。結果顯示，GPT-4 已經(jīng)遠遠超過現(xiàn)有的大型語言模型，以及大多數(shù)最先進的 (SOTA, state-of-the-art) 模型。benchmark 數(shù)據(jù)如下：

在 MMLU benchmark 中（一個基準數(shù)據(jù)集，包括來自于 STEM、人文、社科等 57 個學科的選擇題，它用于測試 LLM 的世界知識和問題解答的能力），GPT-4 處理中文的準確度大約是 80%，已經(jīng)優(yōu)于其他 LLM 的英文表現(xiàn)，比如 GPT-3.5、Chinchilla、PALM。

試用方式

ChatGPT Plus 訂閱用戶可嘗鮮體驗，他們將在 chat.openai.com 上獲得具有使用s上限的 GPT-4 訪問權限。

調用 API，訪問
https://openai.com/waitlist/gpt-4進入等待名單

另外，

現(xiàn)在只支持純文本的請求（圖像輸入還在 alpha 階段）

定價：prompt - $0.03 per 1k token, completion - $0.06 per 1k token

context 長度為 8192 tokens，并且提供 32768 token 的版本（價格也更貴，$0.06 & $0.12)

審核編輯 ：李倩