OpenAI 公司对 GPT-4的介绍

我们创建了 GPT-4，这是 OpenAI 努力扩展深度学习的最新里程碑。GPT-4 是一个大型多模态模型（接受图像和文本输入，发出文本输出），虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类，但在各种专业和学术基准上表现出人类水平的表现。例如，它通过模拟律师考试，分数在应试者的前 10% 左右；相比之下，GPT-3.5 的得分在倒数 10% 左右。我们花了 6 个月的时间  使用我们的对抗性测试程序和 ChatGPT 的经验教训迭代调整 GPT-4，从而在真实性、可操纵性和拒绝超出护栏方面取得了有史以来最好的结果（尽管远非完美）。

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在过去的两年里，我们重建了整个深度学习堆栈，并与 Azure 一起为我们的工作负载从头开始共同设计了一台超级计算机。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（至少对我们而言！）前所未有地稳定，成为我们能够提前准确预测其训练性能的第一个大型模型。随着我们继续专注于可靠的扩展，我们的目标是完善我们的方法，以帮助我们越来越多地提前预测和准备未来的能力——我们认为这对安全至关重要。

我们正在通过 ChatGPT 和 API（有候补名单）发布 GPT-4 的文本输入功能。为了准备图像输入功能以获得更广泛的可用性，我们正在与一个合作伙伴密切合作。我们还开源了OpenAI Evals，这是我们用于自动评估 AI 模型性能的框架，允许任何人报告我们模型中的缺点，以帮助指导进一步改进。

GPT-4的能力

在随意的谈话中，GPT-3.5 和 GPT-4 之间的区别可能很微妙。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。

为了了解这两种模型之间的区别，我们在各种基准测试中进行了测试，包括最初为人类设计的模拟考试。我们通过使用最新的公开测试（在奥林匹克竞赛和 AP 自由回答问题的情况下）或购买 2022-2023 年版本的模拟考试来继续进行。我们没有针对这些考试进行专门培训。模型在训练期间看到了考试中的少数问题，但我们认为结果具有代表性——详情请参阅我们的技术报告。