OpenAI 推出 GPT-4,这是 ChatGPT 的新基础

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人工智能 (AI) 研究公司 OpenAI 今天发布了其用于自然语言处理的计算机程序的最新版本,该程序为ChatGPT提供支持,ChatGPT 是一款用户群快速增长的大肆宣传的聊天机器人。

ChatGPT 创建者 OpenAI 在一篇博文中宣布了新的大型语言模型,称它将比其前身 GPT-3.5 具有更好的功能 GPT-4 上周首次泄露,当时微软德国首席技术官 Andreas Braun 透露它将本周推出。

新的 GPT-4 大型语言模型将与以前的版本不同,提供该公司所谓的“多模态系统”,不仅可以处理文本,还可以处理图像、视频或音频。

OpenAI 似乎在吹捧的另一项功能是 GPT-4 能够处理英语以外多种语言的输入。

Gartner 杰出的研究副总裁 Arun Chandrasekaran 在回复计算机世界。

生成式 AI 平台提供商 SambaNova Systems 的产品高级副总裁 Marshall Choy 表示,GPT-4 将能够理解多达 26 种语言,并且“经过一年多的 OpenAI 提示培训”,它将提供一个进化的工具来自 ChatGPT 的原始平台。

“此外,GPT-4 允许开发人员改进语气、基调和响应角色,以更好地匹配所需的输出,”Choy 在给Computerworld的电子邮件回复中说。

大型语言模型是深度学习算法——用于自然语言处理的计算机程序——可以对查询产生类似人类的响应。因此,例如,用户不仅可以要求 ChatGPT 回答问题,还可以撰写新的营销活动、简历或新闻报道。今天的聊天机器人主要被企业用于自动化客户响应引擎。

微软和谷歌都推出了基于聊天机器人技术的搜索引擎版本,结果喜忧参半。微软是 OpenAI 的主要投资者。

GPT-4 可能使用的一种方式是“计算机视觉”。例如,根据 Chandrasekaran 的说法,图像到文本的功能可用于企业内部的视觉辅助或流程自动化。

“GPT 系列模型已经在许多消费者应用程序中使用,”Chandrasekaran 说。“例如,看起来可汗学院正在推出基于 GPT-4 的导师机器人。此外,我们将 [看到] 为英语使用者和其他语言构建的大量应用程序。适应不同角色的能力可以在 GPT-4 上构建更具差异化和针对性的应用程序。”

 ChatGPT 由 OpenAI 于 11 月推出,由于它以复杂的方式生成深入的、类似人类的散文式查询响应,因此立即走红,仅在头五天就拥有了 100 万用户。到 2 月, ChatGPT平均每天拥有 1300 万独立用户。

而且,尽管从其类似人类的反应来看,ChatGPT 并不是有意识的——它是一个下一个词预测引擎,据安永全球人工智能咨询负责人 Dan Diasio 说。考虑到这一点,他敦促谨慎使用它。

Chatbot 技术要求用户“对我们从中看到的一切都保持批判的眼光,并将这种 AI 技术产生的一切视为一个好的初稿,现在,”Diasio 在早些时候接受 Computerworld 采访时说。

OpenAI 表示 GPT-3.5 和 GPT-4 之间的区别可能是“微妙的”。

“当任务的复杂性达到足够的阈值时,差异就会出现。GPT-4 比 GPT-3.5 更可靠、更有创意,并且能够处理更细微的指令,”该公司在今天的博客文章中说。

“一年前,我们训练 GPT-3.5 作为系统的第一次‘试运行’。我们发现并修复了一些错误并改进了我们的理论基础。结果,我们的 GPT-4 训练运行……前所未有地稳定,成为我们的第一个大型模型,我们能够提前准确预测其训练性能,”OpenAI 说。

计算机视觉公司Encord的总裁 Ulrik Stig Hansen 表示,GPT-3 没有辜负人工智能和大型语言模型的炒作,但 GPT-4 做到了。

“GPT-4 的参数数量与人脑中的神经元数量相同,这意味着它将比 GPT-3 更接近地模仿我们的认知表现,因为该模型将具有与人脑几乎一样多的神经连接有,”汉森在一份声明中说。

“现在他们已经克服了构建稳健模型的障碍,ML 工程师面临的主要挑战是确保像 ChatGPT 这样的模型能够准确地解决他们遇到的每个问题,”他补充道。

聊天机器人,尤其是 ChatGPT,可能会出现错误。当反应偏离正轨时,数据分析师将其称为“幻觉”,因为它们看起来很奇怪。

例如,OpenAI 的主要投资方微软最近推出了一款基于 GPT-3 的 Bing 聊天机器人,它 在 与记者进行在线对话时崩溃,向记者表白爱意,并试图说服他与妻子的关系是实际上是一团糟。

根据 Gartner 的 Chandrasekaran 的说法,较新版本的 ChatGPT 大型语言模型应该有助于解决这个问题,但不太可能解决它。

“有了更大的训练数据集、更好的微调和更多的强化学习人类反馈,人工智能模型的幻觉可能会减少,尽管不能完全消除,”Chandrasekaran 说。

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