什麼是 Chat GPT-4 聊天機器人?5個驚喜3個遺憾!

驚喜一：具有讀圖能力

聽說Open AI 的GPT-4 不僅能聊天，還可以讀懂圖片？！想像一下，你可以直接用一張圖片提問，它就會讀懂圖片內容，然後給你一個有邏輯的回答。比如，你傳給它一張牛奶、雞蛋、麵粉的圖片，問它「這些材料可以用來做什麼？」它可以快速地給你一系列的選項，讓你不得不佩服它的讀圖能力。

更神奇的是，GPT-4 還可以幫你寫代碼！在發布會上，Open AI 展示瞭如何讓GPT-4 幫你製作網頁。只要你在筆記本上畫出草圖，拍照傳給他對它說：「用簡短的HTML/JS 將這個草圖變成彩色的網站」，幾秒鐘之內，一個完整的網頁就可以出現。簡直是讓人嘆為觀止。

為了更好地優化圖像輸入功能，OpenAI 正在與BeMyEyes 密切合作。這家在丹麥的公司做的事情是用軟件讓視障人群與志願者遠程互動，後者做前者的眼睛，協助他們有更好的生活作息。現在接入了最新的圖像識別能力，視障人士就像有了一個「更聰明的眼睛」，也被稱為「virtual volunteer」。這個新的功能不僅在於交談能力，還提供了分析能力。以前只會告訴你眼前發生了什麼事，但是現在已經能夠判斷地面上出現的事物，並加上分析，像是「這是一顆球，而且它有可能會絆倒你。」這項功能也是GPT-4 與之前的視覺算法最大的區別，讓我們對未來的科技充滿了期待！

驚喜二：更聰明了

聽說Open AI 的GPT-4 在答題方面也變得更加可靠和有創意了？！它參加了一系列考試，並在涉及到邏輯、複雜考題上表現出色。甚至有些考試成績直接從GPT-3.5 的不及格變成了優等生，讓人驚嘆不已。在模擬律師資格考試上，它成績在前10% 左右，而GPT-3.5 的成績則是在後10% 左右。在SAT Math 考試中，它的成績也從590 分提升到了700 分，讓人感受到了它的強大實力。

驚喜三：能接收更大的信息量

同時，GPT-4 在單次問答的信息處理量上也有了大幅提升。一次性能夠輸入長達25000 單詞的問題，這意味著它可以直接幫你讀文章，並且可以處理更細微的指令。比如，你可以給它一個美國歌星Rihanna的維基百科連結，然後問它在超級杯上的表現和特別之處，GPT-4 都可以在短時間內給出詳細的答案：

Rihanna在第七屆超級杯上的表演很特別，原因有很多。第一，這是她五年多來的第一次現場表演，也是她第一次在超級杯亮相。第二，她成為第一個在懷孕期間在超級杯表演的人。這場演出本身就廣受好評，許多人稱讚她充滿活力的表演和令人印象深刻的歌聲。它也獲得了大量的觀眾，成為歷史上收視率第二高的中場秀。

驚喜四：升級速度更快

OpenAI GPT-4 進化速度變得更快了，僅花費6 個月就完成了調整和優化。與此同時，GPT-4 落地應用的速度也非常快，微軟的New Bing 已經用上了GPT-4 超過一個月。雖然GPT-4 還沒有全面開放API 接口，但是已經有了強大的數據飛輪優勢，使機器基於人類反饋的強化學習（RLHF）更快地形成。這意味著未來，我們可以看到更多更快速的落地應用。

在隨意的交談中，GPT-3.5 和GPT-4 之間的區別可能是差不多的。但當處理更複雜的任務時，它們的差異就會出現。GPT-4 比GPT-3.5 更可靠、更有創意，並且能夠處理更詳細的指令。這是一個非常重要的進步，將極大地推動人工智能的發展。

驚喜五：微軟Bing已用上GPT-4

微軟已經將GPT-4 應用到了其搜索引擎Bing 中。除此之外，微軟表明準備在GPT-4基礎上大幹一場，將ChatGPT與其業務體系整合起來。微軟的很多業務已經可以看到ChatGPT的身影，在全球最大商業軟件Office 和基建Azure 雲上落地ChatGPT，通過開放API 接口接入更多商業合作夥伴，成功將自己轉型為類似雲一樣的平台型企業，開創了研究成果轉商業的先河。還有很多其他應用也加入了GPT-4 的使用陣營，如Stripe、Duolingo、摩根士丹利和可汗學院等。這些應用將從GPT-4 中受益，提高其性能和效率：

Stripe 宣布使用 GPT-4 掃描商業網站並向客戶支持人員提供摘要；
語言學習工具軟件 Duolingo 將 GPT-4 構建到新的語言學習訂閱中；
摩根士丹利正在創建一個由 GPT-4 驅動的系統，該系統將從公司文件中檢索信息並將其提供給金融分析師；
可汗學院正在利用 GPT-4 構建某種自動化導師。

OpenAI 的速度也越來越快了，相對於上一代產品，GPT-4 的進化不算“革命性”，但是各項指標上有百分之幾十的提升。除了開放給客戶使用獲得數據飛輪，他們還開源了用於自動評估AI 模型性能的框架OpenAI Evals，允許任何人報告其大模型中的缺點，以幫助指導進一步改進。其中我們舉出三個GPT-4的遺憾，不知道你們認不認同呢？

遺憾一、參數規模沒有大幅度升級

GPT-4作為一款大規模預訓練模型，參數規模一直是業界關注的重點。然而，GPT-4的參數規模並沒有大幅提升，這讓業界對其的期待有所降低。此前還有傳言稱GPT-4的參數規模將達到100萬億級，但現實卻讓人有些遺憾。

遺憾二、還不能生成圖片、視頻

另一個讓人感到失望的地方是GPT-4在多模態方面的表現。多模態是大模型的發展趨勢之一，可以實現不同模態信息之間的相互轉換。比如，用戶輸入一段文字，AI應用可以依據文字描述生成一幅畫或一個視頻。然而，GPT-4在多模態方面的突破有限，雖然可以輸入圖片內容，但輸出仍然只能是文字，而不能生成用戶最期待的圖片和視頻，這是一個巨大的遺憾。

ChatGPT在文字領域表現很強，但還不能跨越到其他模態。業界最期待的GPT-4的一個關鍵升級是多模態，但現在看來，它在這方面有待增強。

遺憾三、“發瘋”情形沒解決

GPT-4在“胡編亂造”方面仍存在問題，但OpenAI表示在捏造事實的內部測試中，GPT-4的表現比GPT-3.5高出40%。然而，GPT-4對於生成有害想法的風險也引起了OpenAI的關注。為了改進模型的安全性能，OpenAI增加了一個額外的安全獎勵信，並聘請了50多名專家對模型進行對抗性測試。雖然GPT-4相對於以前的模型已經有比較顯著的改善，但仍然存在局限性和推理錯誤。在OpenAI的內部對抗性真實性評估中，GPT-4的得分比GPT-3.5高40%。然而，在外部基準測試中，GPT-4並沒有顯著提升。除了技術性能的提升，GPT-4的商業化進展也備受關注，微軟已經將ChatGPT與其業務體系整合，並準備在GPT-4基礎上展開更大規模的商業化行動。