14 марта состоялся долгожданный релиз GPT-4, захвативший сообщество ИИ и энтузиастов по всему миру. Эта новая итерация серии GPT обещала раздвинуть границы обработки естественного языка и поднять планку для языковых моделей ИИ. Однако, несмотря на ажиотаж, связанный с его выпуском, многие жаждали более подробной технической информации и понимания внутренней работы GPT-4.
Одной из областей, представляющих особый интерес, был предполагаемый размер модели GPT-4. Традиционно компании, занимающиеся искусственным интеллектом, раскрывали размер и сложность своих моделей, но ландшафт изменился. OpenAI, организация, стоящая за GPT-4, приняла сознательное решение хранить такую информацию в тайне. Их аргументация проистекала из опасений по поводу безопасности и сохранения конкурентного преимущества в быстро развивающемся ландшафте ИИ. Хотя это могло разочаровать некоторых энтузиастов, оно также добавило таинственности и предвкушения возможностям GPT-4. С точки зрения производительности, GPT-4 позиционируется как более умный и безопасный, чем его предшественник ChatGPT. Улучшения, достигнутые в этой новой модели, вероятно, объясняются сочетанием повышенной сложности и изощренности. OpenAI использовал методы обучения с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF), которые включали обучение модели с более точным набором данных и использование обратной связи с человеком для повышения ее производительности.
В постоянно меняющемся ландшафте искусственного интеллекта (ИИ) внимание исследователей, разработчиков и энтузиастов привлекает одно революционное достижение — GPT-4. Являясь последней итерацией широко известной языковой модели, разработанной OpenAI, GPT-4 обещает переопределить границы обработки естественного языка (NLP) и открыть новые возможности в различных областях. В этом блоге мы подробно расскажем о возможностях, инновациях и потенциальном влиянии GPT-4 на формирование будущего приложений на основе ИИ. Может ли GPT превзойти людей в языковых задачах? OpenAI GPT 4.0 получает оценку в 10% лучших тестируемых на смоделированном экзамене на адвоката, что знаменует собой заметное улучшение по сравнению с GPT 3.5, которая набрала более низкие 10%. Приведенные ниже стандартизированные результаты тестов были получены с помощью GPT 4.0 без какой-либо специальной подготовки для этих экзаменов. Хотя этого может быть недостаточно для поступления в школы Лиги плюща, прогресс, достигнутый с момента выпуска ChatGPT (версия GPT 3.5) всего за несколько месяцев, впечатляет.
Исследователи также оценили GPT-4 на традиционных тестах, разработанных для моделей машинного обучения. GPT-4 значительно превосходит существующие модели больших языков, наряду с большинством современных моделей (SOTA), которые могут включать в себя создание конкретных тестов или дополнительные протоколы обучения.
GPT-4 против GPT-3.5: раскрытие достижений в точности фактов Их внутренние состязательные оценки достоверности показывают, что GPT-4 превосходит GPT 3.5 на 40%.
В то время как данные обучения как для GPT-4, так и для GPT-3.5 одинаковы, т. е. до сентября 2021 года, и ИИ будет выдумывать факты — или, вернее, фальшивые факты, выражаясь оксюморонно, — на которых он не обучался, GPT- 4, по данным OpenAI, значительно реже вызывает галлюцинации по сравнению с GPT-3.5. «GPT-4 оценивается на 40% выше, чем наш последний GPT-3.5 по нашим внутренним состязательным оценкам достоверности», — говорится в отчете OpenAI о выпуске.
GPT-4 против GPT-3.5: расширение границ длины контекста в языковых моделях В области языковых моделей существенным недостатком ChatGPT-3 была сложность сохранения контекста во время длительных разговоров и ограниченная способность обрабатывать большие объемы текста. . В то время как GPT-3 предлагал 2049 токенов, в GPT-3.5 было внесено улучшение, позволяющее использовать около 4096 токенов (что эквивалентно примерно 3000 словам английского текста). Однако последняя итерация, GPT-4, сделала значительный шаг вперед, предложив 8192 токена в варианте, известном как GPT-4–8K. Кроме того, существует еще один вариант, GPT-4-32K, который устанавливает новый стандарт с ошеломляющей длиной контекста в 32 768 токенов, что эквивалентно почти 50 страницам текста. Это существенное увеличение длины контекста позволяет GPT-4 обрабатывать еще более обширные и сложные диалоги, расширяя границы того, чего могут достичь языковые модели.
Увеличенная длина контекста GPT-4 по сравнению с GPT-3 означает значительное улучшение способности модели сохранять и понимать информацию в длительных разговорах. Благодаря увеличенной «памяти» GPT-4 может эффективно отслеживать ход длительных дискуссий, не теряя контекста или хода мыслей.
Это усовершенствование устраняет одно из ключевых ограничений предыдущих моделей и прокладывает путь к более связному и осмысленному взаимодействию, делая GPT-4 более функциональной и контекстно-зависимой языковой моделью. По данным OpenAI, GPT-4, несмотря на демонстрацию уровня человеческого мастерства в конкретных тестах, не соответствует человеческим способностям в реальных сценариях. Модель была разработана таким образом, чтобы отказываться от ответов на определенные токсичные вопросы в качестве меры для определения приоритетов ответственного использования ИИ. В то время как GPT-4 демонстрирует достижения, все еще есть возможности для улучшения в решении сложности и нюансов реальных ситуаций.
Хотя могут быть случаи, когда можно обманом заставить систему GPT-4 предоставить ответы, обманув ее, сложность и вероятность достижения этого значительно возрастают, когда речь идет о более деликатных или сложных вопросах. OpenAI признает необходимость устранения таких уязвимостей и продолжает работать над повышением надежности системы и этичным использованием.
Разница в производительности между стандартизированными тестами и реальными сценариями очевидна при оценке возможностей GPT. В то время как стандартные тесты имеют четкие намерения и устраняют двусмысленность, в реальных жизненных ситуациях могут возникнуть проблемы с пониманием намерений спрашивающего. GPT-4 по-прежнему сталкивается с трудностями в выявлении сарказма и негативных намерений и изо всех сил пытается эффективно задавать дополнительные вопросы. Его основная цель состоит не в том, чтобы предоставить поддающиеся проверке доказательства своих утверждений. Однако вполне возможно, что GPT может достичь сверхчеловеческой производительности в определенных тестах в ближайшем будущем, если будут достигнуты успехи в управлении мошенничеством, намерениями, настроениями и контекстом в реальных сценариях. Раскрытие возможностей творческого письма. Одна из сильных сторон GPT-4 заключается в его возможностях творческого письма. Благодаря расширенной базе знаний модель может генерировать очень связный и контекстуально релевантный текст в различных жанрах, включая рассказывание историй, поэзию и написание статей. Создатели контента, авторы и журналисты могут использовать GPT-4, чтобы упростить процесс написания, генерировать свежие идеи и даже сотрудничать с моделью для создания убедительных повествований.
Всплеск производительности: Захватывающие интеграции Microsoft 365 на горизонте Поскольку мир технологий продолжает развиваться, ожидается, что Microsoft 365 будет использовать возможности ИИ с множеством предстоящих интеграций.
Вот ключевые области, за которыми нужно внимательно следить:
- Приложения Office: подготовьтесь к революционному дополнению к творческому процессу с помощью искусственного интеллекта. Известный как CoPilot для работы, он призван улучшить процесс создания слайдов PowerPoint, документов Word, сообщений Teams и многого другого. Следите за новостями о ценах и лицензировании CoPilot. Благодаря этим захватывающим разработкам Microsoft 365 совершит революцию в производительности, используя потенциал ИИ. Следите за этими интеграциями, поскольку они обещают улучшить совместную работу, оптимизировать рабочие процессы и открыть новые возможности для организаций, использующих экосистему Microsoft 365.
- Microsoft Designer: будьте готовы стать свидетелями появления генеративного ИИ в создании изображений и видео. Microsoft Designer позволит пользователям создавать увлекательный визуальный контент с помощью искусственного интеллекта.
3. Microsoft Search. Интеграция с Bing уже началась, и вскоре Microsoft 365 и SharePoint смогут использовать возможности Microsoft Search. Ожидайте более умного и эффективного поиска в экосистеме M365.
4. Автоматизация процессов. Более широкое применение ИИ для оптимизации процессов уже используется в M365 и Syntex. Алгоритмы машинного обучения используются для автоматизации ввода и анализа данных, революционизируя способы решения рутинных задач организациями.
- Расширенные чат-боты. Подготовьтесь к следующему поколению чат-ботов в Microsoft Teams. Эти сложные помощники на основе искусственного интеллекта потребуют минимальных усилий для настройки и обслуживания, обеспечивая бесперебойную связь и поддержку для организаций.
- Приложения для разработчиков. Разработчики могут рассчитывать на ряд инструментов на базе ИИ, которые упрощают создание интеллектуальных приложений. Такие платформы, как Visual Studio и Power Apps, предложат расширенные возможности, а API-интерфейсы Cognitive Services от Microsoft предоставят готовые алгоритмы для распознавания речи, распознавания изображений и других распространенных задач ИИ.
- Прогнозная аналитика. Огромный объем данных, доступных в Microsoft 365, открывает возможности для мощной прогностической аналитики. Алгоритмы ИИ могут анализировать эти данные для выявления тенденций и сценариев, позволяя организациям принимать обоснованные решения и планировать будущее.
Благодаря этим захватывающим разработкам Microsoft 365 совершит революцию в производительности, используя потенциал ИИ. Следите за этими интеграциями, поскольку они обещают улучшить совместную работу, оптимизировать рабочие процессы и открыть новые возможности для организаций, использующих экосистему Microsoft 365.
OpenAI демонстрирует свою замечательную способность интерпретировать и объяснять исследовательские работы, подчеркивая свое глубокое понимание сложных академических концепций. Благодаря своим алгоритмам на базе ИИ OpenAI может углубляться в сложные идеи, расшифровывая тонкости, представленные в научных статьях. Эта революционная возможность демонстрирует потенциал ИИ для помощи исследователям и ученым в навигации и понимании огромного количества научной литературы. Предоставляя проницательные и исчерпывающие пояснения к исследовательским работам, OpenAI открывает новые возможности для распространения знаний и научных исследований.
Разоблачение дезинформации:
Изучение растущей угрозы операций влияния Риск дезинформации: оценка потенциала GPT-4 для дезинформации и операций влияния В эпоху передовых языковых моделей, таких как GPT-4, растет обеспокоенность по поводу их потенциального неправомерного использования для создания вводящего в заблуждение контента. GPT-4 продемонстрировал способность создавать реалистичный и целевой контент в различных форматах, включая новостные статьи, твиты, диалоги и электронные письма. Это вызывает опасения по поводу риска использования GPT4 для распространения дезинформации. Сравнение с более ранними моделями, такими как GPT-3, показывает, что GPT-4, как ожидается, будет даже лучше создавать убедительный и вводящий в заблуждение контент. Исследования показали, что более ранние модели, такие как GPT-3, могли выполнять задачи, направленные на изменение нарративов и создание убедительных призывов к политическим вопросам. Учитывая повышенную производительность GPT-4, существует повышенный риск того, что злоумышленники будут использовать эту модель для создания вводящего в заблуждение контента, что может повлиять на восприятие реальности обществом.
Упражнения Red team показали, что GPT-4 может соперничать с пропагандистами-людьми, особенно в сочетании с редакторами-людьми. Однако наличие галлюцинаций в генерируемом контенте может ограничить эффективность GPT-4 для пропагандистов в областях, где надежность имеет решающее значение. Тем не менее, GPT-4 способна генерировать правдоподобные планы для достижения целей пропагандиста, демонстрируя свой потенциал для манипулирования информацией. По мере того, как мы ориентируемся в ландшафте передовых языковых моделей, крайне важно осознавать риски, связанные с их использованием в операциях по дезинформации и оказанию влияния. Для защиты от неправомерного использования GPT-4 и аналогичных моделей требуются упреждающие меры для обнаружения и противодействия распространению вводящего в заблуждение контента, который может формировать общественное мнение и подрывать доверие к источникам информации.
Двухступенчатая электростанция: изучение процесса предварительного обучения и тонкой настройки продвинутых языковых моделей
Два основных этапа создания ChatGPT работают следующим образом:
Двухэтапный процесс предварительной подготовки и тонкой настройки имеет решающее значение для разработки продвинутых языковых моделей. Во время предварительной подготовки модели получают доступ к огромному набору данных, содержащему сегменты Интернета, и обучаются предсказывать, что будет дальше в предложениях. Этот процесс помогает им овладеть грамматикой, фактическими знаниями, способностями к рассуждению и даже некоторыми предубеждениями, присутствующими в обучающих данных. После предварительной подготовки модели проходят тонкую настройку с использованием более узкого набора данных, созданного с помощью рецензентов. Эти рецензенты следуют предоставленным рекомендациям по просмотру и оценке выходных данных модели для различных примеров входных данных. Поскольку невозможно предсказать все возможные действия пользователя, в рекомендациях описываются категории, а не конкретные инструкции. По мере использования моделей они учатся на отзывах рецензентов реагировать на широкий спектр конкретных входных данных пользователей. Этот двухэтапный процесс позволяет моделям учиться на огромных объемах данных во время предварительной подготовки, а затем уточнять свои ответы на основе отзывов рецензентов во время тонкой настройки. Это помогает им обобщать и эффективно реагировать на пользовательский ввод, хотя наличие предубеждений, полученных во время предварительного обучения, является соображением, которое необходимо учитывать.
OpenAI признает возможность ошибок и ценит отзывы и бдительность сообщества пользователей ChatGPT и широкой общественности, привлекая их к ответственности. Они стремятся учиться на этих ошибках и постоянно улучшают свои модели и системы. OpenAI выражает признательность сообществу пользователей ChatGPT за поддержку и участие и заверяет, что в будущем они будут предоставлять больше обновлений и информации о своей работе по устранению проблем, улучшению поведения по умолчанию и настройке пользователей. Это стремление к прозрачности, подотчетности и постоянному совершенствованию демонстрирует приверженность OpenAI обеспечению ответственной разработки и использования технологий искусственного интеллекта, таких как ChatGPT.
Методы
OpenAI обучил модель GPT, используя метод под названием Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), аналогичный их модели InstructGPT, но с некоторыми отличиями в процессе сбора данных. Первоначально они использовали контролируемую точную настройку, когда инструкторы по искусственному интеллекту играли роль пользователя и помощника искусственного интеллекта в разговорах с доступом к написанным моделям предложениям, чтобы помочь их ответам. Этот набор данных диалога был объединен с набором данных InstructGPT, преобразованным в формат диалога. Чтобы создать модель вознаграждения для обучения с подкреплением, OpenAI собрала сравнительные данные, заставив инструкторов ИИ ранжировать два или более ответа модели на основе их качества. Эти данные были получены из разговоров между тренерами и чат-ботом, где сообщение, написанное моделью, было выбрано случайным образом, а для ранжирования были отобраны альтернативные варианты завершения. Модели вознаграждения, созданные на основе этих данных, затем использовались для тонкой настройки модели с помощью оптимизации проксимальной политики. Этот процесс прошел несколько итераций для улучшения производительности модели. Используя RLHF и итеративно уточняя модель посредством сравнения данных и обучения с подкреплением, OpenAI стремился расширить возможности и эффективность модели GPT для создания более точных и соответствующих контексту ответов.
ChatGPT — это доработанная версия модели GPT-3.5, которая завершила обучение в начале 2022 года. Процесс обучения как для ChatGPT, так и для GPT-3.5 проходил в суперкомпьютерной инфраструктуре Azure AI. Серия GPT-3.5 представляет собой более раннюю итерацию модели, и пользователи могут найти дополнительную информацию о ней, чтобы понять ее возможности и функции. Использование суперкомпьютерной инфраструктуры Azure AI обеспечило эффективное и мощное обучение моделей, позволив им предоставлять расширенные возможности обработки естественного языка.
Раскрытие творчества и силы
Будь то анализ сложных наборов данных, разработка стратегий или поиск инновационных решений, возможности точного решения проблем GPT-4 предлагают ценную поддержку исследователям, профессионалам и лицам, принимающим решения. Используя свою обширную базу знаний и передовые алгоритмы, GPT-4 открывает новые возможности для решения проблем, позволяя отдельным лицам и организациям решать задачи с повышенной точностью и эффективностью.
ссылки:
https://cdn.openai.com/papers/gpt-4-system-card
