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GPT-4發布比上一代強在哪?幻覺和偏見顯著減少

在震驚科技行業的AI聊天機器人ChatGPT發布近四個月后,OpenAI公司又發布了為ChatGPT提供支持的更為強大的下一代技術版本GPT-4。

GPT-4發布比上一代強在哪?幻覺和偏見顯著減少

來源:第一財經    2023-03-16 09:39
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2023-03-16 09:39 
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在震驚科技行業的AI聊天機器人ChatGPT發布近四個月后,OpenAI公司又發布了為ChatGPT提供支持的更為強大的下一代技術版本GPT-4。

在3月14日發布的一篇博客文章中,OpenAI表示,GPT-4使用了最新的“多模式態”技術,這意味著圖像和文本提示可以使它生成內容。此外,文本輸入功能過一段時間將提供給ChatGPT Plus訂閱者和軟件開發人員。

超過90%人類考生

GPT-4根據大量在線數據進行訓練,并支持微軟的搜索應用Bing。“如果您在過去五周內的任何時間使用過新的Bing預覽版,那么您已經體驗過這個強大模型的早期版本。”微軟表示。

OpenAI稱,盡管在許多現實場景中它仍然“能力不及人類”,但它表現出“在各種專業和學術基準上的人類水平表現”。GPT-4還可以讀取、分析或生成多達25000 個單詞的文本,并以所有主要編程語言編寫代碼。

在談到GPT-4比前一個版本強大在哪里時,OpenAI稱,雖然這兩個版本在隨意的談話中看起來很相似,但“當任務的復雜性達到足夠的閾值時,差異就會出現”,GPT-4更可靠、更有創意,并且能夠處理更細微的指令。

該公司表示,GPT-4響應禁止內容請求的可能性比其前一個版本低82%,并且在某些真實性測試中得分高出40%。

自去年11月推出以來,ChatGPT已經能夠根據用戶提示生成原創文章、故事和歌詞,但它也引發了一些擔憂。 最近幾周,人工智能聊天機器人(包括來自微軟和谷歌的工具)因情緒反應過激、犯事實錯誤和完全“幻覺”而受到指責。

對此,OpenAI公司CEO奧特曼在Twitter上稱,GPT-4是其模型“最有能力且最符合”人類價值觀和意圖的模型,盡管“它仍然存在缺陷”。

“它仍然存在缺陷,仍然有限,但它有明顯的改進。 “奧特曼寫道,“它比以前的模型更有創意,它的幻覺明顯減少,而且它的偏見也更少。”

兩周前,OpenAI 宣布將向第三方企業開放其ChatGPT工具的訪問權限,為聊天機器人集成到眾多應用程序和服務中鋪平了道路。

RBC Capital Markets分析師Rishi Jaluria表示,微軟將從GPT-4的采用中受益。

本月早些時候,在2023微軟Azure中國年度技術峰會上,微軟首次面向企業推出了Azure Open AI云服務,借助該平臺,企業用戶可以發掘大規模AI與商業場景結合的潛力。

谷歌發布醫學大模型2.0

科技巨頭們正在ChatGPT引爆的人工智能領域展開新一輪競爭。谷歌周二宣布推出基于醫學大模型Med-PaLM最新版本的AI醫療健康聊天機器人。

Med-PaLM是第一個在類似于美國醫療執照考試中分數超過60%人類考生的人工智能系統。谷歌表示,該技術的更新版Med-PaLM 2在體檢的問題上達到“專家”水平,準確率超過85%,得分比之前的結果高出18%。

不過谷歌醫療研究負責人Alan Karthikesalingam表示,該公司還在根據真實醫生和臨床醫生的反應測試Med-PaLM的答案,并對偏見和潛在的傷害進行評估。鑒于醫療信息的敏感性,還需要一段時間才能推向普通用戶。

根據研究機構Omdia最新發布的一份報告,雖然ChatGPT、Stable Diffusion和其他生成式人工智能為市場帶來的明顯興奮和潛在機會真實存在,但生成式人工智能并無法解決任何類型的人工智能所面臨的任何市場挑戰,生成式人工智能并非靈丹妙藥。

“生成式人工智能不會解決人工智能面臨的基本挑戰,偏見、隱私、責任、一致性和可解釋性。”Omdia首席分析師Mark Beccue表示,“事實上,生成式人工智能在很大程度上加劇了這些問題。例如,作為大多數生成式人工智能輸出來源的大型語言模型(LLM)采用公共數據進行訓練,這些公共數據可能包括有偏見的內容,這意味著輸出本身可能存在偏見或不恰當。”

AI大模型開發的另一個重要的問題是高昂的成本。英偉達為AI訓練提供大量的GPU,其中主要用于GPT模型訓練的A100芯片每一塊的價格高達1萬美元。分析師和技術專家估計,訓練GPT-3等大型語言模型的耗資可能超過400萬美元。

為此,英偉達已經宣布了一種新的商業模式,向尚無法觸及AI能力的中小企業開放云端AI能力,企業可以通過租賃云服務的方式來完成AI軟件的開發工作。

英偉達創始人CEO黃仁勛預計,未來10年內,人工智能的效率將再提高100萬倍,因為不僅在芯片方面,而且在軟件和其他計算機部件方面的技術都會發生顯著改進。

“未來會出現新的處理器、新系統、新的互聯、新框架和新算法,我們會與數據科學家、AI研究人員合作開發新模型,事實上,在過去的計算機發展過程中,我們已經使大型語言模型的處理速度提高了100萬倍。”黃仁勛表示。

(錢童心)

【責任編輯:曹靜】
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