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GPT4是一个大型的多模态模型，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。
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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。OpenAI花了 6 个月的时间，使用对抗性测试程序和 ChatGPT 的经验教训迭代调整 GPT-4，从而在真实性、可控性和拒绝超出回答边界方面取得了有史以来最好的结果（尽管远非完美）。
在过去的两年里，我们重建了整个深度学习堆栈。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，OpenaAI发现GPT-4 训练运行（至少对我们而言！）前所未有地稳定，成为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。（能够首先预测）
目前OpenAI开放了对应的GPT-4接口，同时也可以加入waitlist进行等待体验。
1.GPT优化了哪些方面的能力1
Capabilities能力GPT-3.5和GPT-4对比来看，有以下几个区别：
在处理复杂任务上，GPT-4更可靠、更有创意，并且能够处理更细微的指令。
各种奥林匹克竞赛、GRE考试、代码考试、统一律师考试等测试上，GPT-4都基本完虐GPT-3.5
在机器学习的一些基准测试集上，也表现更加突出，达到了SOTA的水准，比大部分的语言模型效果要好：
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视觉输入能力Visual Inputs对比与GPT-3来说，GPT-4主要新增在可以处理图像输入信息。但目前图像输入功能还在预览阶段，目前不能够体验到该功能。
官网上给了很多具体的例子，像它能够理解图片的笑话：用一个VGA连接器去给手机充电
或者能知道整幅图的不寻常地方：
另外，GPT-4在解答数学问题的时候，也会给出一个比较详细的步骤：
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可操纵性GPT-4在不同风格和角色上，完成度相当高。给定了一个角色给它，它能够有效的执行下去。
比如在官方放出的例子上，它扮演一个“苏格拉底式导师”，在一开始设定好系统所扮演的角色之后，用户不断逼问它公式的答案，但是它仍然能够不卑不亢的引导用户进行学习。这样的角色定位，相当于一名小学教师了：
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增强模型限制性全国防灾减灾日
尽管功能强大，但 GPT-4 与早期的 GPT 模型具有相似的局限性。最重要的是，它仍然不完全可靠。这里OpenAI把它定义为幻觉：给出的事实式错误的，也就是一本正经胡说八道。
从实际的效果来看，GPT-4模型比以前的GPT-3.5模型能够显著减少幻觉性。并且准确得分比GPT-3.5高40%：
在基础模型上，GPT-3.5和GPT-4模型的效果还相差不多，但是GPT-4模型在经过RLHF后训练，效果比GPT-3.5要好很多。
2.有趣的问题1
校准能力在RLHF训练过后下降GPT-4由于用到的数据是2021年9月之前的，因此如果你问他未来的事情的时候，往往会犯简单的推理错误。
或者，它也会在生成代码的时候，引入一个安全漏洞。
但其实，在基础预训练模型过后，OpenAI发现它的校准能力还是不错的。但是经过之后的训练步骤之后，发现整体模型的准则减少了。
比如左图是预训练过程之后，对答案的预测置信度通常与正确概率相匹配。右图是经过RLHF流程之后，模型的校准能力大幅下降。
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风险和缓解措施GPT-4在奖励模型上，新增了一个安全奖励信号，用来减少有害信息的输出。这里面，OpenAI制定了对应的很对不安全的规则来提示模型：
在结果上，GPT-4比GPT-3.5模型在有害信息的输出上少15%：
3.GPT-4训练过程GPT-4模型过于强大，以致于广大读者一直都希望OpenAI能够公布实现细节。但是遗憾的是，OpenAI发布的GPT-4，不是“Open的AI模型”
大部分的人工智能专家认为，这不仅破坏了OpenAI作为研究机构的创始精神，而且让其他人难以制定保障措施来应对威胁。
从GPT-4放出的技术报告来看，OpenAI主要是出于竞争以及安全等方面的考虑，未公布模型规模等技术细节。这种趋势感觉会越演越烈，以至于有网友开始调抗GPT-4应该去掉“Open“两个字
从GPT 2.0的开源，到GPT 3.0的只有论文，再到ChatGPT连论文也没有，直到GPT 4.0的技术报告更像效果评测报告。一个很明显的趋势是，OpenAI做实了CloseAI的名号，之后OpenAI的最前沿研究不会再放出论文。
但是我们也可以从技术报告中，看到一些技术细节。
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大模型能力预测与以前的GPT模型一样，在做预训练的时候，GPT模型在公开的数据集上，预测文档中的下一个单词。这些数据是一个网络规模的数据语料库，包括数学问题的正确和不正确的解决方案，弱和强推理，自相矛盾和一致的陈述，并代表各种各样的意识形态和思想。
同时也和GPT以前的模型一样，都使用了RLHF方法（基于人类进行反馈），用来尽量拟合用户的意图。但是从上面来看，使用了RLHF方法之后，其实准确率反而会有所下降。
另一个新的创新方法是：OpenAI在大模型训练之前，做了一个预测大模型的任务。
我们知道，GPT-3参数量在1750亿左右，那么保守估计，GPT-4模型参数量可能已经上万了。对于这种大模型，每次训练都要花费大量的时间和算力。万一在训练好之后，发现模型效果不行，那么就需要重新调整超参数。这样就又需要耗费大量的成本。
因此，OpenAI为了能够预估待训练的模型的能力，用小模型来预测某些参数组合下对应大模型的某种能力，如果预测足够精准，能够极大缩短炼丹周期，同时极大减少试错成本，所以无论理论价值还是实际价值巨大，这个绝对是非常值得认真研究具体技术方法的。
从下图可以看到：x轴是计算量，OpenAI利用了多个小型模型，来很好的预测出GPT-4的模型能力。
特别是在数据集HumanEval中，计算量可以有效减少1000倍。
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整体模型流程
步骤如下：
准备预训练数据集
利用小模型，来确定要训练的GPT模型的参数
利用RLHF方法，从预训练开始到强化学习阶段，这部分为主要阶段
安全性评估
RBRMs（基于规则奖励）方法：在GPT-4训练过程中，额外提供一个奖励信号，当模型输出有害信息时，则拒绝这些请求。
4.总结整体看下来，GPT-4模型可能不是创新力度最大的模型，但确实在与人交互上达到了目前AI的最高水平。其在理解人类语言上，是一个里程碑式的工作。
但GPT-4也存在一些挑战和局限性，比如数据质量、安全性、可解释性等。更多人希望看到更多开放、创新、合作的研究成果，推动整体AI领域的发展。我也期望着这一天的到来。
