Q13FC1350000400 32.768KHZ 12.5PF愛普生晶振讀圖考高分高效率GPT-4快速發(fā)展歷程
能讀圖、考高分、訓練高效的GPT-4,還帶來什么驚喜?GPT-4的視覺輸入GPT-4的視覺可以將圖像作為輸入,并生成標題、分類和分析,還可以利用圖像和文本的信息來完成各種任務,例如:從圖片中提取信息并回答問題;根據(jù)圖片生成描述性或創(chuàng)意性的文本;愛普生晶振根據(jù)文本生成相關的圖片;識別圖片中的物體、人物、場景等.在其他語言的能力上,OpenAI使用AzureTranslate將MMLU基準——一套涵蓋57個主題的14000個多選題--翻譯成了各種語言.在測試的26種語言中的24種語言中,GPT-4的表現(xiàn)優(yōu)于GPT-3.5和其他LLM（Chinchilla,PaLM）的英語表現(xiàn),包括低資源語言,如拉脫維亞語（Latvian）、威爾士語（Welsh）和斯瓦希里語（Swahili）從數(shù)據(jù)來看GPT-4對于中文等非英語語言也有很大的進步,處理中文的準確度大幅提升.GPT-4的語言和考試能力GPT-4是OpenAI擴展深度學習的最新里程碑.
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它通過模擬律師考試,分數(shù)在應試者的前10%左右;相比之下,GPT-3.5的得分在倒數(shù)10%左右.OpenAI通過使用最新的公開測試（在奧林匹克競賽和AP自由回答問題的情況下）或購買2022-2023年版本的模擬考試來繼續(xù)進行.他們沒有針對這些考試進行專門培訓,不過該模型在訓練期間看到了考試中的少數(shù)問題.OpenAI認為結果是具有代表性的.GPT-4是通過在微軟Azure上訓練大量的數(shù)據(jù)來生成的.32.768K晶振時鐘晶振微軟已經(jīng)向這家初創(chuàng)公司投資了數(shù)十億美元.GPT-4使用了OpenAI最新一代人工智能架構Pathways研發(fā)的5400億參數(shù)大模型——PaLM,可以接受圖像和文本輸入,輸出文本,具備標記因果關系、上下文理解、推理、代碼生成等等多項功能,其中常識推理能力更是較之前提升了20%.在3月15日凌晨1點,OpenAI發(fā)布GPT-4最新語言模型,而這距離ChatGPT的上線僅僅過去了4個月時間.
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目前簡單了解下GPT的快速發(fā)展歷程:
2017年6月,Google發(fā)布論文《Attentionisallyouneed》,首次提出Transformer模型,成為GPT發(fā)展的基礎.
2018年6月,OpenAI發(fā)布了第一個GPT模型,使用了117M參數(shù)和80萬詞匯量的Transformer模型,在12個自然語言處理任務上取得了優(yōu)異的結果.
2019年2月,OpenAI發(fā)布了GPT-2模型,使用了15億參數(shù)和50萬詞匯量的Transformer模型,在36個自然語言處理任務上刷新了記錄.
2020年5月,OpenAI發(fā)布了GPT-3模型,手機晶振使用了1750億參數(shù)和50萬詞匯量的Transformer模型,在多個自然語言處理任務上達到了人類水平或超越人類水平.
2021年11月,OpenAI發(fā)布了ChatGPTPlus模型,使用了300億參數(shù)和100萬詞匯量的Transformer模型,在對話生成方面表現(xiàn)出驚人的能力.
2023年3月,OpenAI發(fā)布了GPT-4模型,使用了5400億參數(shù)和100萬詞匯量的PaLM架構,在多種輸入輸出類型上展現(xiàn)出強大的生成能力.
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