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GPT-4是由OpenAI开发的大型多模态模型。GPT-4是基于Transformer架构的预训练模型，能够接受图像和文本输入，并输出文本。它在模型规模和性能上都比前代产品有了显著提升。

技术原理

• 预训练与微调：GPT-4使用公开可用数据和第三方授权数据进行预训练，通过预测文档中的下一个token来学习语言模式。在此基础上，利用人类反馈的强化学习（RLHF）对模型进行微调，以提高其在事实和行为方面的表现。
• 多模态处理：GPT-4是首个支持多模态输入的GPT模型，能够同时处理文本和图像输入。它可以通过像素级处理图像中的文字和内容，并结合文本进行分析和回答。
• 长上下文窗口：GPT-4支持更长的上下文窗口，高达32,768 tokens，这使得它在处理复杂任务的逻辑推理和多语言处理上表现出色

性能表现

• 专业和学术基准测试：GPT-4在多种专业和学术基准测试中表现出人类水平的性能。例如，在模拟律师考试中，GPT-4取得了前10%的好成绩，相比之下GPT-3.5却是倒数10%；在做美国高考SAT试题时，GPT-4在阅读写作中拿下710分高分、数学700分。
• 自然语言处理任务：在一系列传统的NLP基准测试中，GPT-4表现优于以往的大型语言模型和大多数最先进的系统。在MMLU基准测试中，GPT-4不仅在英语中大幅超越现有模型，而且在其他语言中也表现出良好的性能

功能与应用

• 文本生成：GPT-4能够生成高质量的文本内容，包括创意写作、歌词创作、新闻报道等。它可以根据用户的需求和风格提示生成不同风格的文本。
• 问题解答与分析：用户可以上传图像或文本，GPT-4能够理解其中的内容，并结合上下文进行分析和回答。例如，可以直接把论文截图发给它，GPT-4可以按像素处理其中的文字和图片，并给出对整篇论文的总结摘要。
• 代码生成与修改：GPT-4在代码生成和修改方面表现出色，用户可以将程序文档输入，GPT-4能够帮助发现和修复代码中的问题。
• 多语言处理：GPT-4支持多种语言的处理和生成，能够满足不同语言用户的需求

优势与不足

• 优势：
  • 强大的多模态能力：能够处理图像和文本输入，扩展了任务范围。
  • 长上下文窗口：支持更长的上下文，有助于处理复杂的逻辑推理。
  • 高准确性和适应性：在多种专业和学术基准测试中表现出色，能够适应多种任务。
• 不足：
  • 幻觉不可靠性：仍然存在“产生幻觉”事实的问题，虽然比前代有所减轻。
  • 错误推理和有害建议：尽管经过改进，但仍可能存在错误推理和产生有害建议的情况。
  • 存在偏差：输出内容中可能包含各种偏差。
  • 上下文窗口有限：尽管已经扩展，但仍然存在上限。
  • 不能从经验中学习：无法像人类一样通过经验积累来不断优化自身。
  • 代码安全问题：可能会在生成的代码中引入安全漏洞

使用方法

• ChatGPT Plus：用户可以通过ChatGPT Plus版本使用GPT-4的功能。
• API调用：可以调用openai官方发布的GPT-4 API。
• Microsoft Bing搜索：借助Microsoft的Bing搜索也可以使用GPT-4的功能

数据统计