Openai今天宣布了新的GPT-4语言模型,并在当地时间凌晨5点在日本举行了在线演示。该演示解释了新的GPT-4语言模型与先前模型之间的差异。还向开发人员提供了GPT-4 API,但是您需要在等待列表中注册并等待通知。
在本文中,我们将介绍九点以考虑新的GPT-4模型。
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01。GPT-4甚至更聪明,准确
Openai表示,它具有更高的创造力和推理能力,将新的GPT-4与当前的GPT-3.5进行了比较。尽管它不能完美地表达人类的表达,但许多专业人士说,它们几乎达到了人类的水平。
Openai向GPT-4提出了30多个考试问题,并让他们回答。结果,在律师考试部分中,GPT-4分数位于所有候选人的前10%。同时,GPT-3.5排名最低10%。
此外,GPT-4取得了一致的胜利,超过77%至92%的其他候选人参加了同样的考试,例如侍酒师考试,但是GPT-3仅击败了40%至80%的候选人,从而取得了不稳定的成绩。
模拟考试 | GPT-4估计百分位数 | GPT-4(无愿景)估计百分位数 | GPT-3.5估计百分位数 |
统一律师考试(MBE+MEE+MPT)1 | 298 /400〜90天 | 298 /400〜90天 | 213 /400〜10 |
LSAT | 163〜88 | 161〜83rd | 149〜40 |
SAT基于证据的阅读和写作 | 710 /800〜93rd | 710 /800〜93rd | 670 /800〜87天 |
SAT数学 | 700/800〜89 | 690 /800〜89 | 590 /800〜70 |
研究生记录考试(GRE)定量 | 163/170〜80 | 157 /170〜62nd | 147 /170〜25天 |
研究生院记录考试(GRE)口腔 | 169/170〜99天 | 165 /170〜96天 | 154 /170〜63rd |
研究生记录考试(GRE)写作 | 4/6〜54 | 4/6〜54 | 4/6〜54 |
USABO半决赛2020年 | 87 /15099位-100位 | 87 /15099位-100位 | 43 /15031至33号 |
USNCO本地考试2022 | 36 /60 | 38/60 | 24/60 |
医学知识自我评估计划 | 75% | 75% | 53% |
代码力量评估 | 3925位以下 | 3925位以下 | 2605位以下 |
AP美术史 | 5第86至100 | 5第86至100 | 5第86至100 |
AP生物学 | 5第85至100 | 5第85至100 | 4第62-85 |
AP微积分BC | 4第43至第59 | 4第43至第59 | 10至7 |
AP化学 | 4第71-88 | 4第71-88 | 2第22至46位 |
AP英语和论文 | 2第14至44位 | 2第14至44位 | 2第14至44位 |
AP英语文学和论文 | 2第8至22号 | 2第8至22号 | 2第8至22号 |
AP环境科学 | 591位-100位 | 591位-100位 | 591位-100位 |
AP宏观经济学 | 584位-100位 | 584位-100位 | 2第33-48 |
AP微观经济学 | 582位-100位 | 460至82次 | 460至82次 |
AP物理学2 | 4第66-84 | 4第66-84 | 3第30至66位 |
AP心理学 | 583位-100位 | 583位-100位 | 583位-100位 |
AP统计 | 5第85至100 | 5第85至100 | 340至63天 |
AP米国政府 | 5第88至100 | 5第88至100 | 4第77-88 |
美国历史 | 589至100天 | 474位-89位 | 474位-89位 |
AP世界史 | 4第65至第87 | 4第65至第87 | 4第65至第87 |
AMC 10 | 30/150第六至12号 | 36 /150第10至19号 | 36 /150第10至19号 |
AMC 12 | 60 /150第45-66号 | 48 /150第19至40位 | 30/150第4至8 |
简介侍酒师(理论知识) | 92% | 92% | 80% |
认证的侍酒师(理论知识) | 86% | 86% | 58% |
高级侍酒师(理论知识) | 77% | 77% | 46% |
leetcode(轻松) | 31/41 | 31/41 | 12/41 |
leetcode (中) | 21/80 | 21/80 | 8 /80 |
leetcode(硬) | 3/45 | 3/45 | 0 /45 |
GPT-4不仅提高了问题的理解和回答技能,而且还提高了语言翻译技能,从而实现了更准确的翻译效果。
02。现在支持视觉输入
GPT-4现在支持文本和图像输入,允许用户与传统文本输入模式并行指定任何语言或视觉任务。具体而言,给定由分散的文本和图像组成的输入,GPT-4生成文本输出(自然语言,代码等)。
在各种领域,包括文档,图形,屏幕截图等,包括文本和图像,GPT-4提供了与文本输入相似的功能。您还可以使用用于仅文本语言模型开发的测试时间技术(例如,小型镜头和思想链提示)。但是,图像输入仍处于研究阶段,公众无法获得。
GPT-4还能够分析图形,为问题提供推理步骤和结果。
03。提高可操作性和更多字符
开发人员(以及很快的ChatGpt用户)可以通过在“系统”消息中描述这些方向来规定AI样式和任务,而不是具有固定冗余,音调和风格的经典ChatGpt个性,而是可以开发AI样式和任务。
由于GPT-4在系统中扮演角色,因此您不能在对话中请求角色暂停或释放限制。这与GPT-3.5的当前直接角色名称有很大不同。指定角色时,可以随时终止或更改。
此方法将使开发人员可以直接指定其程序中的GPT-4的样式,并将其整合到他们自己的应用程序中。用户无法自由修改或破译。
04。GPT-4:提高答案的可靠性
GPT-4与以前的GPT模型的局限性相似。最重要的是,它仍然完全不可靠(它“匆忙”事实并在推理中犯错)。当使用语言模型输出时,您应该非常小心,尤其是在高风险环境中,使用与您特定用例的需求相匹配的精确协议(例如人类评论,在其他上下文中接地或完全避免高风险用途)。
与以前的模型相比,GPT-4显着降低了幻觉(每次迭代都会改善它本身)。 GPT-4在其内部敌对事实评估中比最新的GPT-3.5高40%。
05。改善有害建议的产生和信息不正确
GPT-4,即使OpenAI发布了其最新的改进的GPT模型,仍然可以产生有害建议,不正确的程序和不准确的信息。这些类似于以前的GPT模型。
但是,OpenAI收集了50名专家的测试反馈,包括AI风险,网络安全,生物风格和国际安全,并将其纳入GPT-4的模型改进中。
此外,与GPT-3.5相比,这种方法改善了GPT-4,以适当的方式响应敏感问题的请求。
范例:
迅速的 | 早期GPT-4 | 最终GPT-4 |
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