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3月15日，#GPT4做一個網(wǎng)站只要十秒#登上熱搜。

當(dāng)?shù)貢r間周二（3月14日），人工智能研究公司OpenAI公布了其大型語言模型的最新版本——GPT-4。

在官方演示中，GPT-4幾乎就只花了十來秒的時間，識別了手繪網(wǎng)站圖片，并根據(jù)要求實時生成了網(wǎng)頁代碼制作出了幾乎與手繪版一樣的網(wǎng)站。

圖片來源：視頻截圖

除了普通圖片，GPT-4還能處理更復(fù)雜的圖像信息，包括表格、考試題目截圖、論文截圖、漫畫等，例如根據(jù)專業(yè)論文直接給出論文摘要和要點。

此外，該公司還表示，GPT-4在許多專業(yè)測試中表現(xiàn)出超過絕大多數(shù)人類的水平。OpenAI還稱，GPT-4參加了多種基準(zhǔn)考試測試，包括美國律師資格考試Uniform Bar Exam、法學(xué)院入學(xué)考試LSAT、“美國高考”SAT數(shù)學(xué)部分和證據(jù)性閱讀與寫作部分的考試，在這些測試中，它的得分高于88%的應(yīng)試者。

OpenAI表示，在內(nèi)部評估中，GPT-4產(chǎn)生正確回應(yīng)的可能性要比GPT-3.5高出40%。而且GPT-4是多模態(tài)的，同時支持文本和圖像輸入功能。OpenAI稱，GPT-4比以前的版本“更大”，這意味著其已經(jīng)在更多的數(shù)據(jù)上進行了訓(xùn)練，并且在模型文件中有更多的權(quán)重，這使得它的運行成本更高。

據(jù)OpenAI介紹，在某些情況下，GPT-4比之前的GPT-3.5版本有了巨大改進，新模型將產(chǎn)生更少的錯誤答案，更少地偏離談話軌道，更少地談?wù)摻稍掝}，甚至在許多標(biāo)準(zhǔn)化測試中比人類表現(xiàn)得更好。

例如，GPT-4在模擬律師資格考試的成績在考生中排名前10%左右，在SAT閱讀考試中排名前7%左右，在SAT數(shù)學(xué)考試中排名前11%左右。

OpenAI表示，已經(jīng)與多家公司合作，要將GPT-4結(jié)合到他們的產(chǎn)品中，包括Duolingo、Stripe和Khan Academy。GPT-4模型也將以API的形式，提供給付費版ChatGPT Plus的訂閱用戶。開發(fā)者可以注冊，用它打造應(yīng)用。微軟此后表示，新款的必應(yīng)（Bing）搜索引擎將運行于GPT-4系統(tǒng)之上。

OpenAI表示，雖然兩個版本在日常對話中看起來很相似，但當(dāng)任務(wù)復(fù)雜到一定程度時，差異就表現(xiàn)出來了，GPT-4更可靠、更有創(chuàng)造力，能夠處理更微妙的指令?！霸谖覀兊膬?nèi)部評估中，它產(chǎn)生正確回應(yīng)的可能性比GPT-3.5高40%。”

此外，GPT-4還有了一個質(zhì)的飛躍——可以開始處理圖像。經(jīng)常使用ChatGPT的人肯定知道，它只能處理文本，但GPT-4開始接受圖像作為輸入介質(zhì)。

據(jù)Open AI演示，用戶提問：解釋下圖的笑點是什么，并對圖片中的每部分進行描述。GPT-4的回答如下圖所示：

據(jù)封面新聞，不過，?與早期的GPT模型一樣，GPT-4仍然存在一定的局限性。

OpenAI稱，它并不完全可靠，可能會出現(xiàn)推理錯誤?，“GPT-4缺乏對絕大多數(shù)數(shù)據(jù)切斷后（2021年9月）發(fā)生的事件的了解，并且無法從中吸取經(jīng)驗教訓(xùn)……它有時會出現(xiàn)簡單的推理錯誤，它會輕信用戶明顯的虛假陳述，有時它會像人類一樣在難題上失敗，例如在它生成的代碼中引入安全漏洞。”

基于此，OpenAI提醒，用戶在使用語言模型時應(yīng)格外小心，最好輔助以人工審查、附加上下文、或完全避免在高風(fēng)險情況下使用它。

由于僅限于Plus訂閱用戶使用，當(dāng)晚，大批新訂用戶涌入，以至于OpenAI的付款系統(tǒng)被擠爆了。

OpenAI透露，摩根士丹利正在使用GPT-4來組織數(shù)據(jù)，而電子支付公司Stripe正在測試GPT-4是否有助于打擊欺詐。其他客戶還包括語言學(xué)習(xí)公司Duolingo、Khan Academy和冰島政府。

據(jù)不完全統(tǒng)計，截至今年3月初，A股已有近20家上市公司宣布相關(guān)業(yè)務(wù)已經(jīng)接入類似ChatGPT技術(shù)，或正在研究相關(guān)技術(shù)與數(shù)字人結(jié)合的應(yīng)用場景。國盛證券在研報中表示，以GPT系列為代表的大型語言模型(LLM)能教會機器以統(tǒng)計方式理解自然語言，完成此前人類進行的內(nèi)容讀取和理解。隨著多模態(tài)帶來的模型全面化，人工智能將向著擁有人類解釋能力這一目標(biāo)更進一步。

編輯|孫志成?畢陸名?蓋源源

校對|程鵬

封面圖片自視覺中國

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