亮点
GPT-4可以接受图像和文本输入，而GPT-3.5只接受文本。GPT-4在各种专业和学术基准上的表现达到"人类水平"。例如，它通过了模拟的律师考试，分数约为应试者的前10%。OpenAI花了6个月的时间，利用从对抗性测试项目以及ChatGPT中获得的经验，反复调整GPT-4，结果在事实性、可引导性和可控制方面取得了"史上最佳结果"。在简单的聊天中，GPT-3.5和GPT-4之间的区别可能微不足道，但是当任务的复杂性达到足够的阈值时，区别就出来了，GPT-4比GPT-3.5更可靠，更有创造力，能够处理更细微的指令。GPT-4能对相对复杂的图像进行说明和解释，比如说，从插入iPhone的图片中识别出一个LightningCable适配器。图像理解能力还没有向所有OpenAI的客户开发，OpenAI正在与合作伙伴BeMyEyes进行测试。OpenAI承认，GPT-4并不完美，仍然会对事实验证的问题产生错乱感，也会犯一些推理错误，偶尔过度自信。开源OpenAIEvals,用于创建和运行评估GPT-4等模型的基准，同时逐个样本检查其性能。官宣文档
OpenAI已经正式推出GPT-4，这也是OpenAI在扩大深度学习方面的最新里程碑。GPT-4是大型的多模态模型，尽管GPT-4在许多现实世界的场景中能力不如人类，但它可以在各种专业和学术基准上，表现出近似人类水平的性能。例如：GPT-4通过了模拟的律师考试，分数约为全部应试者的前10%。而相比之下，GPT-3.5的分数大约是后10%。我们团队花了6个月的时间，利用我对抗性测试项目以及基于ChatGPT的相关经验，反复对GPT-4进行调整。结果是，GPT-4在事实性、可引导性和拒绝超范围解答问题方面取得了有史以来最好的结果在过去两年里，我们重构了整个深度学习堆栈，并与Azure合作，为工作负荷从头开始，共同设计了一台超级计算机。一年前，OpenAI训练了GPT-3.5，作为整个系统的首次"试运行"，具体来说，我们发现并修复了一些错误，并改进了之前的理论基础。因此，我们的GPT-4训练、运行空前稳定，成为我们首个训练性能可以进行提前准确预测的大模型。随着我们继续专注于可靠扩展，中级目标是磨方法，以帮助OpenAI能够持续提前预测未来，并且为未来做好准备，我们认为这一点，对安全至关重要。我们正在通过ChatGPT和API发布GPT-4的文本输入功能，为了能够更大范围地提供图像输入功能，我们正在与合作伙伴紧密合作，以形成一个不错的开端。我们计划开源OpenAIEvals，也是我们自动评估AI模型性能的框架，任何人都可以提出我们模型中的不足之处，以帮助它的进一步的改进。能力
BitKeep宣布已正式全面支持IOST生态:据IOST官方消息，BitKeep已正式发布IOST版本，全面支持IOST公链生态，用户可使用BitKeep钱包便捷进行免费创建IOST主网账号，代币资产收发、主网资源管理，代币跨链兑换，治理提案投票，Staking质押挖矿，实时行情查看，区块数据查询、交易详情分享等诸多功能操作，同时用户通过BitKeep钱包还可便捷畅快体验IOST DApps、DEFI、SWAP、NFT、DEX等各类生态应用，IOST开发者还可将项目免费上架到BitKeep，为项目获得足够的流量和市场宣传支持。
BitKeep是一款领先的去中心化多链数字钱包，集理财借贷、跨链兑换、聚合交易、区块支付、行情资讯、游戏娱乐、多空情绪，批量转账、合约检查、DEFI空投、Gas加油站、Staking、DeFi、SWAP、NFT等众多特色功能为一体的一站式数字资产管理平台，同时支持47+主流公链、23000+币种资产、3500+Dapps应用，钱包覆盖亚洲、东南亚、南亚、日韩、中东、欧洲、美洲、澳洲等地区。[2021/1/13 16:02:56]
在简单闲聊时，也许不太好发现GPT-3.5和GPT-4之间的区别。但是，当任务的复杂性达到足够的阈值时，它们的区别就出来了。具体来说，GPT-4比GPT-3.5更可靠，更有创造力，能够处理更细微的指令。为了理解这两个模型之间的差异，我们在各种不同的基准上进行了测试，包括模拟最开始那些为人类设计的考试。通过使用最新的公开测试还包括购买2022-2023年版的练习考试来进行，我们没有为这类考试给模型做专门的培训，当然，考试中存在很少的问题是模型在训练过程中存在的，但我们认为下列结果是有代表性的。
CFTC将在2024年之前制定全面的加密货币法规:7月9日，美国商品期货交易委员会（CFTC）发布了（2020-2024 年最终战略计划）。该计划表示CFTC将制定一个整体框架，以促进数字资产的负责任创新。CFTC目前已经为专门从事与数字资产相关衍生品的交易平台颁发了指定合约市场 (DCM) 许可证，比如LedgerX和ErisX(这两家交易所去年被CFTC 批准提供比特币期货)。CFTC承认，市场监管需要跟上甚至引导鼓励负责任的创新，避免早已过时的商业行为规则和方法。
CFTC主席Heath Tarbert于今年早些时候表示，自去年以来，监管机构正与美国证券交易委员会（SEC）密切合作，以确认加密货币的归属（属于证券或者商品）。7月8日，Heath Tarbert接受采访时表示，一旦能够清晰判断某种事物是否属于证券，那么将能够看到更多的数字资产上线期货产品。（TheBlockCrypto）[2020/7/9]
我们还在为机器学习模型设计的传统基准上，对GPT-4进行了评估。GPT-4大大超过现有的大语言模型，与多数最先进的模型并驾齐驱，这些模型包括针对基准的制作或额外的训练协议。
由于现有的大多数ML基准是用英语编写的，为了初步了解其他语言的能力，我们使用AzureTranslate将MMLU基准：一套涵盖57个主题的14000个选择题，翻译成了各种语言。在测试的26种语言中的24种语言中，GPT-4的表现优于GPT-3.5和其他大模型的英语表现，这种优秀表现还包括类似拉脱维亚语、威尔士语和斯瓦希里语等等。
声音 | 新加坡科学院院士：区块链能为医疗数据提供全面的数据库:近日，新加坡科学院院士黄铭钧在接受采访时表示，很多患者在不同的医院里都有医疗数据。过去，不同医院之间的数据无法共享。虽然电子病历正在普及，但在实际运用过程中，由于缺乏人工智能集成，电子病历与健康档案可能并非以病人为中心，而是以碎片化方式存在，储存在不同的数据库当中。区块链要做的，是提供一个非常全面而完整的数据，并以患者为中心提供个性化医疗，让患者决定自己的信息分享给谁。一旦拥有了这种全面的数据库，医疗质量效果都能够得到提升。（人民日报海外版）[2019/12/26]
我们一直在内部使用GPT-4，发现它对支持、销售、内容审核和编程等功能会产生很大影响，我们还在用它来协助人类评估AI的输出，这就是我们调整战略的第二阶段的开始。视觉输入
GPT-4可以接受文本和图像的提示语，这与纯文本设置平行。比如说，可以让用户指定任何视觉或语言任务，它可以生成文本输出，给定的输入包括带有文字和照片的文件、图表或屏幕截图，GPT-4表现出与纯文本输入类似的能力。此外，还可以应用在为纯文本语言模型开发的测试时间技术，包括少数几个镜头和CoT的Prompting，不过目前图像输入仍然属于研究方面预览，没有像C端公开产品。下列图片显示了一个"LightningCable"适配器的包装，有三个面板。
动态 | 塞拉利昂将在年底前全面采用区块链身份识别系统:塞拉利昂总统Julius Maada Bio透露，塞拉利昂政府计划在2019年底之前全面采用一种国家区块链身份识别系统。这一由区块链驱动的身份识别系统将允许金融机构验证身份并建立信用记录。（NFCW）[2019/9/3]
面板1：一个带有VGA接口的智能手机插在其充电端口。面板2："LightningCable"适配器的包装上有一张VGA接口的图片。面板3：VGA连接器的特写，末端是一个小的Lightning连接器。这张图片的搞笑性质来自于将一个大的、过时的VGA连接器插入一个小的、现代的智能手机充电端口..因此看起来很荒谬通过在一套狭窄的标准学术视觉基准上，对GPT-4的性能进行评估，并且对它进行预览。然而，这些数字并不能代表其的能力范围，因为我们发现，这个模型能够处理很多的新的和令人兴奋的任务，OpenAI计划很快发布进一步的分析和评估数字，以及对测试时间技术效果的彻底调查结果。可控制的AI
我们一直在努力实现关于定义AI行为那篇文章中，所概述的计划的每个方面，包括AI的可控制性。与经典的ChatGPT个性的固定言语、语气和风格不同，开发者现在可以通过在"系统"消息中描述这些方向，来规定自己的AI的风格和任务。系统消息允许API用户在范围内，大幅对用户体验进行定制，我们将持续改进。局限性
尽管能力惊人，不过，GPT-4仍存在与早期GPT模型类似的限制。最重要的是，它仍然不是完全可靠的。在使用语言模型的输出时，特别是在高风险的情况下，应该非常小心谨慎，比如说：需要人类审查，完全避免高风险的使用）以及需要与特定的使用案例的需求相匹配。尽管各类情况仍然存在，但相较于以前的模型，GPT-4大大减少了hallucinations。在我们内部的对抗性事实性评估中，GPT-4的得分比我们最新推出的GPT-3.5高40%。
日本将全面调查申请中的数字货币交易所:鉴于大型数字货币交易所Coincheck的数字货币外流问题，日本金融担当相麻生太郎16日透露将对所有登记审查中的交易所展开入内调查。对象包括已经接受入内调查的Coincheck在内共有16家。麻生在内阁会议后的记者会上表示“将依次展开入内调查”，透露已于14日通知5家进行调查，并说明目的是“为了使之采取措施确保对顾客进行恰当的保护”。[2018/2/17]
可控制的AI
GPT-4的基础模型在这项任务中只比GPT-3.5略胜一筹；然而，在经过RLHF的后期训练后，却有很大差距。该模型在其输出中会有各种偏差，我们在这些方面已经取得了进展，但仍有更多工作要做。根据我们最近的博文，我们的目标是使我们建立的人工智能系统具有合理的默认行为，以反映广泛的用户价值观，允许这些系统在广泛的范围内被定制，并获得公众对这些范围的意见。GPT-4通常缺乏对其绝大部分数据截止后发生的事件的了解，也不会从其经验中学习。它有时会犯一些简单的推理错误，这似乎与这么多领域的能力不相符，或者过于轻信用户的明显虚假陈述。有时它也会像人类一样在困难的问题上失败，例如在它产生的代码中引入安全漏洞。GPT-4也可能在预测中自信地犯错。风险和缓解措施
我们一直在对GPT-4进行迭代，使其从训练开始就更加安全，保持一致性，我们所做的努力包括预训练数据的选择和过滤、评估，邀请专家参与，对模型安全改进、监测，以及执行。GPT-4与过去的模型会存在类似风险，如生产有害的建议、错误代码或不准确的信息。然而，GPT-4的额外能力还导致了新的风险面。为了明确这些风险的具体情况，我们聘请了50多位来自人工智能对接风险、网络安全、生物风险、信任和安全以及国际安全等领域的专家对该模型进行对抗性测试。他们的参与，使我们能够测试模型在高风险领域的行为，这些领域需要专业知识来评估。来自这些领域专家的反馈和数据，为我们缓解和改进模型提供了依据。比如说，我们已经收集了额外的数据，以提高GPT-4拒绝有关如何合成危险化学品的请求的能力。GPT-4在RLHF训练中加入了一个额外的安全奖励信号，通过训练模型来拒绝对此类内容的请求，从而减少有害产出。奖励是由GPT-4的分类器提供的，它能够判断安全边界和安全相关提示的完成方式。为了防止模型拒绝有效的请求，我们从不同的来源收集多样化的数据集，并在允许和不允许的类别上应用安全奖励信号。与GPT-3.5相比，我们的缓解措施大大改善了GPT-4的许多安全性能。与GPT-3.5相比，我们将模型对非法内容的请求的响应倾向，降低了82%，而GPT-4对敏感请求的响应符合我们的政策的频率提高了29%总的来说，我们的模型级干预措施增加了诱发不良行为的难度，但仍然存在"越狱"的情况，以产生违反我们使用指南的内容。随着人工智能系统的风险的增加，在这些干预措施中实现极高的可靠性将变得至关重要。目前重要的是，用部署时间的安全技术来补充这些限制，如想办法监测。GPT-4和后续模型，很有可能对社会产生正面或者负面的影响，我们正在与外部研究人员合作，以改善我们对潜在影响的理解和评估，以及建立对未来系统中可能出现的危险能力的评估。我们将很快分享我们对GPT-4和其他人工智能系统的潜在社会和经济影响的更多思考。训练过程
和之前的GPT模型一样，GPT-4基础模型的训练是为了预测文档中的下一个单词，并使用公开的数据以及我们授权的数据进行训练。这些数据是来自于极大规模的语料库，包括数学问题的正确和错误的解决方案，弱的和强的推理，自相矛盾的和一致的声明，以及种类繁多的意识形态和想法。因此，当被提示有一个问题时，基础模型可以以各种各样的方式作出反应，而这些反应可能与用户的意图相去甚远。为了使其与用户的意图保持一致，我们使用人类反馈的强化学习对模型的行为进行微调。注意，模型的能力似乎主要来自于预训练过程，RLHF并不能提高考试成绩。但是对模型的引导来自于训练后的过程--基础模型需要及时的工程，甚至知道它应该回答问题。可预测的扩展
GPT-4项目的一大重点是建立一个可预测扩展的深度学习栈。主要原因是，对于像GPT-4这样非常大的训练运行，做大量的特定模型调整是不可行的。我们对基础设施进行了开发和优化，在多种规模下都有非常可预测的行为。为了验证这种可扩展性，我们提前准确地预测了GPT-4在我们内部代码库中的最终损失，方法是通过使用相同的方法训练的模型进行推断，但使用的计算量要少10000倍。我们认为，准确预测未来的机器学习能力是安全的一个重要部分，相对于其潜在的影响，它没有得到足够的重视。我们正在扩大我们的努力，开发一些方法，为社会提供更好的指导，让人们了解对未来系统的期望，我们希望这成为该领域的一个共同目标。开放式人工智能评估
我们正在开源OpenAIEvals，这是我们的软件框架，用于创建和运行评估GPT-4等模型的基准，同时逐个样本检查其性能。我们使用Evals来指导我们模型的开发，我们的用户可以应用它来跟踪不同模型版本和不断发展的产品集成的性能。例如，Stripe已经使用Evals来补充他们的人工评估，以衡量他们的GPT驱动的文档工具的准确性。因为代码都是开源的，Evals支持编写新的类来实现自定义的评估逻辑。然而，根据我们自己的经验，许多基准都遵循一些"模板"中的一个，所以我们也包括了内部最有用的模板。一般来说，建立一个新的评估的最有效方法是将这些模板中的一个实例化，并提供数据。我们很高兴看到其他人能用这些模板和Evals更广泛地建立什么。我们希望Evals成为一个分享和众包基准的工具，最大限度地代表广泛的故障模式和困难任务。作为后续的例子，我们已经创建了一个逻辑谜题评估，其中包含GPT-4失败的十个提示。Evals也与实现现有的基准兼容；我们已经包括了几个实现学术基准的笔记本和一些整合CoQA的变化作为例子。我们邀请大家使用Evals来测试我们的模型，并提交最有趣的例子。我们相信Evals将成为使用和建立在我们的模型之上的过程中不可或缺的一部分，我们欢迎直接贡献、问题和反馈。ChatGPTPlus
ChatGPTPlus用户将在chat.openai.com上获得有使用上限的GPT-4权限。我们将根据实际需求和系统性能调整确切的使用上限，但我们预计容量将受到严重限制。根据我们看到的流量模式，我们可能会为更高的GPT-4使用量引入一个新的订阅级别，我们也希望在某个时候提供一定数量的免费GPT-4查询，这样那些没有订阅的用户也可以尝试。API
要获得GPT-4的API，请可以去OpenAI的官方Waitlist上注册。结论
我们期待着GPT-4成为一个有价值的工具，通过为许多应用提供动力来改善人们的生活。还有很多工作要做，我们期待着通过社区的集体努力，在这个模型的基础上进行建设、探索和贡献，共同对模型进行改进。参考文献：1.https://openai.com/research/gpt-42.https://techcrunch.com/2023/03/14/openai-releases-gpt-4-ai-that-it-claims-is-state-of-the-art/3.https://www.theverge.com/2023/3/14/23638033/openai-gpt-4-chatgpt-multimodal-deep-learning
郑重声明： 本文版权归原作者所有， 转载文章仅为传播更多信息之目的， 如作者信息标记有误， 请第一时间联系我们修改或删除， 多谢。