GPT-4 來了！ 您需要知道的預測和好處

ChatGPT 與 Netscape、iPhone 或 AWS 推出時一樣重要。 它正在樹立新的範例，並為各行各業改變遊戲規則的應用程序提供動力。 有些人甚至可能會說這是當代最大的技術進步。

但猜猜怎麼了？ 我們仍然只是在見證 ChatGPT 的早期迭代！

ChatGPT 建立在名為 GPT-3.5 的大型語言模型之上。 它是從 GPT-3 微調的模型，用於創建通用聊天機器人。

雖然 ChatGPT 的反應非常轟動，兩個月內用戶超過 1 億，但在優化、準確性和安全對齊方面仍有一些改進空間。

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這就是 GPT-4 發揮作用的地方。 在這篇博客中，我們將分享我們對 GPT-4 的期望，並進一步探討其可能的功能和未來的發展方向。

什麼是 GPT-4？

GPT-4 是 Generative Pre-trained Transformer 或 GPT 工具的第四個版本。 GPT-4 有望在性能和 AI 對齊方面實現巨大飛躍，同時保持純文本工具的地位。

Sam Altman 的 OpenAI 對 GPT-4 採用了純文本方法，因為在短期內製作比 GPT-3.5 和 DALL-E 2 更好的多模態工具非常難以破解。 我們可以期待 GPT-4 提供更豐富的聊天機器人體驗，更接近於實現類似人類的理解。

為什麼 GPT-4 是遊戲規則的改變者

GPT 演變中的每個模型都引入了一些新東西，無論是 GPT-2 中的任務調節還是 GPT-3 中的上下文學習。 我們可能會看到關於 GPT-4 中獨特功能的不同跳躍。 但我們可以期待的是提高整體效率和安全性。 以下是它的實現方式：

重點轉移到優化

您可能已經看到下圖比較 GPT-3 和 GPT-4 模型的參數數量。 最近，OpenAI 的首席執行官 Sam Altman 在接受 Strictly VC 採訪時駁斥了這個謠言，稱其為“徹頭徹尾的胡說八道”。

GPT-4 的重點不是語言模型與 GPT-3 相比有多大。 而是將重點轉移到優化電流上。 這主要是因為 GPT-3 只訓練了一次，精度較低。

因此，對於 GPT-4，訓練將在許多超參數方面更加廣泛。 因此，GPT-4 將有更多的選擇或輸入，可以大規模處理複雜的任務。

更好地與人類價值觀保持一致

我們已經看過很多電影，其中 AI 機器變得無賴並旨在接管人類世界。 在電影中，像終結者這樣的英雄可以幫助人類，我們會得到一個圓滿的結局。

但是，實際上，情況並非如此。 隨著 AI 模型越來越先進，它們會為我們做出決定，因此將 AI 安全放在首位至關重要。 這意味著改善人工智能與人類價值觀的一致性。

當人工智能發展出情商時，它可以辨別是非並做出沒有偏見的決定。 這具有挑戰性，因為訓練數據可能會出現偏差，而 AI 模型只是將其觀察結果映射到結果。

借助 GPT-4，我們將看到 AI 對齊方面的改進，這將使純文本模型更好地進行人類判斷。 但要達到真正的一致性還有很長的路要走。

改進提示的自我評估

使用 ChatGPT 時，如果您的提示缺少適當的詳細信息，結果將大相徑庭。 因此，用戶需要具備一定的專業知識才能設計提示，幫助他們從 GPT 模型中獲取最大價值。

使用 GPT-4，它在理解提示方面會更加穩健。 即使提示不完美或有錯誤，模型仍然可以準確地提供必要的輸出，而無需過多重複。

計算成本保持不變

到目前為止，OpenAI 使用稀疏模型，使其能夠在不大幅增加計算要求的情況下擴展大型語言模型。 由於它不會使用 GPT-4 為其模型增加更多尺寸，因此它將不再使用稀疏模型。

相反，GPT-4 將基於更密集的語言模型。 這意味著聊天機器人的回答會更加準確。 並且它將更好地了解用戶的行為和偏好。

GTP-4 能做什麼？

GPT-4 模型可以比以前的模型以更高的效率和準確性解決過多的自然語言處理 (NLP) 任務。 其中一些如下：

生成文本

GPT-4 的一個常見應用是生成看起來像人類的文本。 您可以將它用於各種用途，例如為社交媒體、博客和網站創建內容。 對於許多企業來說，這將改變遊戲規則，因為現在只需幾句話就可以擴展內容。

長格式文本摘要

摘要是一項基本的 NLP 任務。 但是以前的 GPT 模型並沒有有效地做到這一點。 它過去要么通過重複相同的句子而錯過重要信息，要么產生完全不准確的信息。 GPT-4 有望顯著改善這一點。

回答查詢

GPT-4 可以成為一個優秀的支持系統。 它可以作為學生的導師，以友好的方式學習一門學科。 或者它可以充當旨在完美回答客戶查詢的聊天機器人。

其他潛在用途

GPT-4 可以在許多其他任務中派上用場，例如文本補全、文本分類和語言翻譯。 隨著模型變得更高級，我們可能會看到領先企業可以廣泛採用的更高級應用程序。

GPT-4 的潛在好處

將 GPT 模型集成到日常工作或學習流程中的人們有望看到巨大的變化。 這些變化將主要轉化為三件事：

提高生產力

使用 GPT 模型時，您實際上是在自動執行任務或要求 AI 完成繁重的工作。 如果這是一項重複性任務，那麼您將在日曆中添加大量時間。 其中一些任務可以是編寫電子郵件、社交媒體標題和生成對評論的回复。

資源的有效配置

如果您經營一家企業，您希望獲得最大的投資回報。 使用 GPT-4，您可以創建一種情況，其中您的大部分資源都花在了高投資回報率的任務上。 對於其餘部分，您可以將 GPT-4 用於自動化，並讓一些主管進行最終審查。 這可以為您節省大量時間和資源。

改善用戶體驗

在 Internet 上搜索答案時，我們通常會檢查 3-4 頁，直到找到準確的答案。 使用 GPT-4，我們得到了直接的答案。 而且我們不會被整個頁面的廣告轟炸。 這是針對普通用戶的。 如果是企業，聊天機器人的響應時間和內容的參與率將有助於改善客戶體驗，從而提高保留率。

GPT-4 的未來是什麼？

GPT-4 將是 OpenAI 的另一個最先進的大型語言模型，它將引入新的可能性並使整個行業更加高效。

當我們展望 GPT-4 的未來時代時，我們應該著眼於近期的 2023 年，而不是未來 5-10 年的長期。 這是因為在 AI 中事情可以迅速改變方向。

GPT-4 的預測

• OpenAI 將大規模商業化：許多人認為，OpenAI 的大部分收入將通過將基礎技術授權給其他公司來創建他們自己的定制聊天機器人，而不是訂閱模式。 微軟已經在其將 ChatGPT 納入其產品陣容的計劃中宣布了這一點。
• 一場新的搜索競賽開始：微軟的 Bing 率先將 GPT 模型集成到搜索中，開啟了谷歌主導了 20 多年的新搜索競賽。 我們將看到谷歌積極構建其名為 Bard 的 ChatGPT 版本，並與微軟展開競爭。
• 在線創作者的不確定性飆升：對於像 GPT-4 這樣的模型，我們實質上是在討論破壞互聯網與最終用戶之間的關係。 到目前為止，搜索引擎推動了內容流量、生成廣告收入、產品銷售等等。 現在，隨著越來越多的用戶依賴 GPT-4 模型進行搜索，這可能會受到重大影響。 因此，破解原創內容創作者的收入分配問題將是向前邁進的關鍵。
• 監管機構注意到： 2023 年可能最終是監管機構注意到 AI 中斷的一年。 我們可能會看到政策慢慢形成，為這些 AI 模型提供一個框架來建立安全和版權法。
• AI 對齊仍未解決：我們提到在前面部分的 GPT-4 中可以看到與人類價值觀更好的對齊。 但我們認為它不會完全解決問題，因為我們離通用人工智能還差得很遠。
• 虛假新聞將會增加： GPT 模型拋物線增長的負面影響之一是不良行為者傳播虛假新聞的速度比以前快得多。 由於它幾乎像人一樣說話，因此很難區分。

為 GPT-4 做準備

人工智能不會去任何地方。 在 ChatGPT 之外，我們已經有許多 ChatGPT 替代品，例如 ChatSonic，構建了對許多企業產生深遠影響的驚人應用程序。 所以反對這場人工智能革命是不明智的。 相反，最好將其視為可以讓您的生活更輕鬆的工具。

下一步將是利用該工具來獲得競爭優勢。 在商業中，它可以用於自動化以外的許多事情。 必須對模型進行訓練以自我診斷故障並立即進行相應調整。 起初，這些變化只是漸進式的，但隨著時間的推移會對整個業務產生廣泛的影響。

在個人層面上，培養適應性和彈性等特質對於更順利地過渡到人工智能優先世界至關重要。 此外，改變我們學習新事物的方式也很重要。 在互聯網出現之前，我們大部分時間都花在了記憶上。 但當谷歌推出時，這種情況就消失了。 有了像 GPT-4 這樣的模型，它會再次發生變化，我們必須適應。

想像一下，如果我們與個人電腦作戰。 我們會像現在這樣嗎？ 可能不是！ 人工智能是同一回事。 與它一起發展，你就不會被取代。

結論

以GPT-4等GPT模型為主導的人工智能革命引起了世界各個角落的關注。 這是人類第一次覺得機器可以取代他們，因為它遠非完美。 隨著更多的迭代，語言模型將變得更加先進，並展現出更多的人類傾向。

就 GPT-4 而言，我們將看到效率和性能的飛躍，同時不會大幅改變參數數量。 GPT-4 也將極大地改善對上下文的理解，使模型在更長的時間內具有對話性。

雖然 GPT-4 的大規模影響尚不清楚，但它有望為 Bing 等搜索引擎提供支持，並使企業能夠創建自定義聊天機器人。 在零售方面，我們可以看到更多功能被添加到付費計劃中。 查看有關如何將 ChatGPT 用於企業的更多信息。

GPT-4 模型對用戶和企業的好處是它可以節省時間和金錢。 例如，內容髮布者可以將這些 GPT 模型採用到他們的技術堆棧中，以有效地擴展內容。 詳細了解如何使用 ChatGPT 進行內容創建。

但是，對於一些行業和專業人士來說，它會帶來新的問題。 例如，教師需要工具來從原文中檢測人工智能編寫的內容。 這是一個需要立即解決的問題。

儘管 GPT 模型存在缺點和負面影響，但人工智能的前景一片光明。 而且，當我們達到 AGI 狀態時，我們將回顧 GPT-4，並說它是塑造 AI 格局的重要時刻之一。