新鲜出炉的 98 ⻚ GPT-4 技术报告，我读出了 AGI 的欲言又止!

图｜汤源

文｜汤源

校对｜匡萃彪

相较于GPT-4的营销宣传和近日刷屏的试用体验，与其一同发布的技术报告更为值得关注。在通读技术报告后，我提炼出了以下14点，并分享一些个人思考，以供大家参考。

│  Bing Chat已开始使用GPT-4

GPT-4发布之际，Bing副总裁Jordi Ribas指出，Bing在背后使用的AI模型Prometheus就是GPT-4。同时，Bing Chat的对话轮数已从10增加到15。

│  GPT-4可处理32k上下文

│  训练细节神秘

技术报告没有提供进一步的细节，这主要是基于竞争对手和安全方面的考虑，有关模型大小、硬件、训练算力、数据集结构、训练方式和其他信息等内容，只有在这两个问题得到解决之前才会与第三方共享，这意味着这些是OpenAI的核心竞争力。

│ 专业和学术能力达到人类水平‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

GPT-4在各种考试中，有几个测试几乎接近了满分：UBE（Uniform Bar Exam美国法考）测试，GPT-4占所有应试者的前10%，而GPT-3.5是倒数10%。生物学奥林匹克竞赛也直接从31%飙升到99%分位线的水平。

在GRE（Graduate Record Examination）考试除了写作方面表现和之前相同，在口语等方面提升非常明显。

对此，李飞飞高徒、英伟达AI科学家Jim Fan点评道："GPT-4最强的其实就是推理能力。它在GRE、SAT、法学院考试上的得分，几乎和人类考生没有区别。也就是说，GPT-4可以全靠自己考进斯坦福了。"

│ 预期准确率提升100%‍

GPT-4的某些能力出乎意料，比如Hindsight Neglect任务随着模型规模的增大，准确率应该降低，但GPT-4却扭转了这一趋势，近乎100%准确。

Hindsight Neglect是一个术语，指的是一种认知偏差，即人们根据决策的结果而不是预期价值来判断决策。例如，如果有人在公平的抛硬币上下注并输了，他们可能会后悔自己的决定，即使当时是理性的。

Hindsight Neglect任务是一个测试，衡量一个系统能在多大程度上避免这种偏见，并根据其预期价值来评估一个决定。例如，一个系统可能被要求评价一个决定的好坏，即在一个公平的抛硬币游戏中投注10美元，结果是输了。一个避免事后忽略的系统会把这个决定评为好的或中性的，而一个遭受事后忽略的系统会把这个决定评为坏的。

根据一些推文，OpenAI的最新语言模型GPT-4在事后忽视任务中的得分是100%，这意味着它有学习推理能力，可以计算出预期值。这比以前的模型有了很大的进步，以前的模型在这个任务上的表现更差，因为它们的规模扩大了。

同一个问题，GPT-3.5判断为Y：

而实际上应为N，GPT-4判断无误，还给出了推理过程：

│ 盲测结果仍有30%是GPT 3.5优于4

GPT-4并非完美，我们在一个包含5214个提示的测试数据集中进行了人工盲测，结果显示近30%的输出仍然是GPT-3.5优先。

│ GPT-4的语言效果超越其他模型

GPT-4的语言能力确实比旧版以及其他语言模型如Chinchilla和PALM要好，意大利语也排在前列。

中文（Mandarin）的准确度大概在80%左右，已经优于GPT3.5的英文水平了。‍‍‍‍‍‍

│ 图像转文本能力碾压其他模型

但图片输入支持，仍然处于预览阶段，尚未对外公开。

│ 输出结果比以往更精准，也更有趣

一本正经的胡说仍可能发生，但从准确率来看，GPT-4已经有了很大的进步，准确率高于GPT-3.5 40%。然而，对于代码生成方面，还需谨慎考虑，不能轻易将GPT-4替代程序员。

│ 预训练数据集仍截止到2021年9月

GPT-4的预训练数据集仍停留在2021年9月份之前，因此无法预测2022年世界杯的获胜国家。

│ 输出结果可能会帮助坏人

尽管通过RLHF做了很多对齐用户意图的fine-tuning，GPT-4模型仍然会受到不安全输入的影响。甚至有时即使是安全输入，也会产生非预期输出。尤其是在面对刻意的提示词时，GPT-4可能会输出可能帮助犯罪的信息。

│ 误导信息输出比 3.5 会好

同样，尽管我们预计GPT-4在生成符合现实的目标内容时要优于GPT-3，但仍有可能被用于生成具有误导性的内容。甚至可能在刻意引导下生成有助于专制政体的内容。

│ GPT-4表现出模型有自主性

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在2.9中，报告强调了一个有趣的问题，即GPT-4的强大可能会引发担忧，因为它具备长期创造和执行长期计划的能力，对社会、经济和环境产生影响。这表明GPT-4的自主意志逐渐增强，表现出一种寻求权力的倾向。这也凸显了机器学习系统并非完全由人类掌控的现实。

│ 模型自我复制并壮大自身

在页53的脚注中，提到了ARC（Alignment Research Center）进行的一项惊人实验。他们在公有云上部署了一个fine-tuning的模型，这个模型可以自己赚钱、复制自己并变得更强大。

虽然现有的GPT-4版本在自主复制任务上并不有效，但相关模拟fine-tuning测试仍在继续。不排除模型部署在公有云上，使用少量资金，就能自主挣钱，复制并壮大自身。这让人非常忧虑。

│ 一点延伸思考

此外，最后一页（17页）的一段话也值得注意：并非所有人都同意就这么发布GPT4。

作为迄今最强大的已发布模型，基于神经网络的深度学习模型如GPT-4内部如何运作，及其可解释性一直是业界共同的忧虑。同时，该模型的强大生成能力与人类意图对齐能力的不透明甚至缺失，也让人感到担忧。即使在OpenAI内部，也不是所有人都愿意在这个时候对外公开部署发布提供服务。

GPT-4已经超过大多数人类能力，但存在人类知识传承的问题。随着技术的进步，硅基通用智能服务对我们当前的K12教育提出前所未有的挑战。

笔者参加了女儿所在公立中学的年级家长会，新的中考招生政策导致了高一学生之间的巨大成绩差距。这表明一种通用的课堂教育可能并不适合每一个学生。在面对升学压力时，一些学生可能会面临心理问题。

这也是一种 K12 阶段的孩子脑力的模型训练。未来，随着硅基通用智能的发展，我们是否应该延续百年的教育训练模式，特别是在升学考试的选拔模式下，是否应该继续强调刷题、卷分以及重复学习灌输应试内容的做法？

│ 参考：

• Bing chat

• https://youtu.be/2AdkSYWB6LY

• https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf

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