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关于GTP-4，这是14个被忽略的惊人细节！（上）

戴维李
Mar 15, 2023

文章来源: 華爾街見聞

最后两个细思恐极。

3月14日，OpenAI推发布了GPT-4。向科技界再次扔下了一枚“核弹”。根据OpenAI的演示，我们知道了GPT-4拥有着比GPT-3.5更强大的力量：总结文章、写代码、报税、写诗等等。但如果我们深入OpenAI所发布的技术报告，我们或许还能发现有关GPT-4更多的特点……

以及一些OpenAI没有点名和宣扬的，可能会令人背后一凉的细节。

1. 新Bing装载GPT-4

自然而然地，GPT-4发布之时，新Bing也已经装载了最新的版本。根据微软Bing副总裁Jordi Ribas在推特上所述，装载了GPT-4的新Bing已经将问答限制提升到了一次15个问题，一天最多提问150次。

2.文本长度扩大八倍在GPT-4上，文本长度被显著提高。

在此之前我们知道，调用GPT的API收费方式是按照“token”计费，一个token通常对应大约 4 个字符，而1个汉字大致是2~2.5个token。

在GPT-4之前，token的限制大约在4096左右，大约相当于3072个英文单词，一旦对话的长度超过这个限制，模型就会生成不连贯且无意义的内容。

然而，到了GPT-4，最大token数为32768个，大约相当于24576个单词，文本长度被扩大了八倍。

也就是说，GPT-4现在可以回答更长的文本了。

OpenAI在文档中表示，现在GPT-4限制的上下文长度限制为8192个token，允许32768个token的版本名为GPT-4-32K，目前暂时限制了访问权限。在不久的未来，这一功能可能会被开放。

3.模型参数成为秘密

我们知道，GPT-3.5模型的参数量为2000亿，GPT-3的参数量为1750亿，但这一情况在GPT-4被改变了。 OpenAI在报告中表示：考虑到竞争格局和大型模型(如GPT-4)的安全影响，本报告没有包含有关架构(包括模型大小)、硬件、训练计算、数据集构造、训练方法或类似内容的进一步细节。

这意味着OpenAI没有再披露GPT-4模型的大小、参数的数量以及使用的硬件。

OpenAI称此举是考虑到对竞争者的忧虑，这可能是在暗示其对于竞争者——谷歌Bard——所采取的策略。此外，OpenAI还提到“大型模型的安全影响”，尽管没有进一步解释，但这同样也暗指生成式人工智能所可能面对的更严肃的问题。

4.有选择地表达的“优秀”

GPT-4推出后，我们都看到了这一模型较上一代的优秀之处： GPT-4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。

但这实际上是OpenAI的一个小把戏——它只展示给你GPT-4最优秀的那部分，而更多的秘密藏在报告中。下图显示的是GPT-4和GPT-3.5参加一些考试的成绩表现。可以看到，GPT-4并非在所有考试中的表现都那么优秀，GPT-3.5也并非一直都很差劲。

5.“预测”准确度提升

在ChatGPT推出以来，我们都知道这一模型在很多时候会“一本正经地胡说八道”，给出很多看似有理但实际上并不存在的论据。尤其是在预测某些事情的时候，由于模型掌握了过去的数据，这反而导致了一种名为“后见之明”的认知偏差，使得模型对于自己的预测相当自信。 OpenAI在报告中表示，随着模型规模的增加，模型的准确度本应逐渐下降，但GPT-4逆转了这一趋势，下图显示预测精确度提升到了100。

OpenAI表示，虽然GPT-4的准确度显著提高，但预测仍是一件困难的事，他们还将就这一方面继续训练模型。

6. 还有30%的人更认可GPT3.5

尽管GPT-4展现出了比GPT-3.5优秀得多的能力，但OpenAI的调查显示，有70%的人认可GPT-4输出的结果： GPT-4在遵循用户意图的能力方面比以前的模型有了大幅提高。在提交给ChatGPT和OpenAI API的5214个提示的数据集中，70.2%GPT-4生成的回答优于GPT3.5。

这意味着：仍有30%的人更认可GPT-3.5。

7.GPT-4语言能力更佳

尽管许多机器学习的测试都是用英文编写的，但OpenAI仍然用许多其他的语言对GPT-4进行了测试。测试结果显示，在测试26种语言中的24种中，GPT-4优于 GPT-3.5和其他 LLM（Chinchilla、PaLM）的英语语言性能，包括拉脱维亚语、威尔士语和斯瓦希里语等低资源语言：

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从ChatGPT智看中美人工智能竞争

戴维李
Mar 13, 2023

来源：证券时报

中美人工智能领域之争，正在加速演进。

证券时报于2023年2月13日发表了一篇《从ChatGPT热看中美人工智能竞争》的文章。文中指出，五天超过百万用户，两个月获得上亿用户，ChatGPT的火爆无疑证明：它是真的有用。在文本创作、在知识数据搜索、在代码书写等方面，ChatGPT都有优于谷歌等搜索引擎的客户体验。文中声称，它的出现让AI达到了一个奇点，此后很有可能是AI领域的宇宙大爆炸。

文章从技术资本层面和管理层面分析了中美AI领域的现状，一方面认可了中国AI领域这些年的进步，另一方面也承认与美国相比，中国与美国还是存在不小的差距。

ChatGPT无疑是近来最高频的热搜词。作为一款颠覆性的人工智能产品，它的发布无疑说明在中美AI应用竞争中，美国已经赢得这一回合。

2015年到2018年可以说是中国科技行业的鼎盛时代。此时，腾讯、阿里巴巴的市值一度比肩Facebook和谷歌。中国估值超过10亿美元的独角兽初创企业的数量也曾和美国不相上下。当时中国政府和企业都对AI行业的发展雄心勃勃，因为“数据是二十一世纪的石油”，而数据的丰富性，无人能与中国匹敌。

众所周知，决定人工智能的三个决定性因素是算法、算力和数据。最初，人们认为算法是公开的，而超级计算机的中美差距并不大，甚至有几年中国一度排到最前面。那作为拥有全球最多数据量的中国，在AI领域的发展应该是世界最强。

然而，算法虽然在抽象意义上说是公开的，但一旦进入实际应用领域并非完全公开，公开的仅仅是基础算法。ChatGPT基于GPT 3.5，其算法完全保密，GPT 3.0也仅公开了其简化版本。可以预见，即将面世的ChatGPT 4.0也必然选择不公开。

中国近年来在半导体方面的瓶颈导致芯片产业的发展不容乐观，必然会影响算力。

关于数据的丰富性，业内争论颇多，不做过多讨论。

作为未来产业、经济社会发展的变革性技术与关键性力量，人工智能将深刻影响未来世界的竞争格局。于中国而言，行业发展已经到了“逆水行舟不进则退”的关键阶段。

作为中国最大的人工智能研究机构，北京智源人工智能研究院（BAAI）于2020年10月发布了中国首个、全球最大的万亿级模型“悟道”，其模型训练参数之大也曾创下世界之最。2021年6月1日发布的“悟道2.0”的参数更是GPT 3.0的10倍。我们相信，不远的将来，基于该模型的应用即将发布。

近年来，关于AI领域的专利申请呈爆发式增长的趋势。国家工业信息安全发展研究中心、工信部电子知识产权中心在《AI创新链产业链融合发展赋能数字经济新时代—中国人工智能专利技术分析报告（2022）》中指出：中国现阶段人工智能专利申请总量已突破百万大关。未来，应着力于突破人工智能产业链中上游关键核心技术，加快完善人工智能知识产权生态建设，推动大中小企业人工智能专利协同布局，实现人工智能创新链产业链深度融合，全面推动中国产业转型升级，助力数字经济高质量发展。上专电学物理事业一部亓云供稿

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