GPT-4论文精读【论文精读·53】

Toolformer

        今天我们来聊一下 GPT 4，但其实在最开始准备这期视频的时候，我是准备讲 Toolformer 这篇论文的，它是 Meta AI 在2月初的时候放出来的一篇论文。说这个大的语言模型可以利用工具了，比如说它就可以去调用各种各样的API，就是日历、计算器、浏览器这些工具，从而可以大大的提高这个大语言模型的这个各种能力。因为我们知道不论这个模型多大，不论这个模型多牛逼，它是没法联网的。所以也就意味着你一旦这个训练完成，这个模型怎么也不可能知道最近新发生的事情了。而且这个模型也不知道时间，也没法完成很多跟这个时间相关，或者跟这个新信息相关的任务，所以即使强如ChatGPT，它的这个局限性也是非常之大的。但如果一旦这个大语言模型可以联网了，它可以使用工具了，那这个可能性就无限扩展。所以最近 OpenAI 又新推出了这个 ChatGPT plug in，其实就是tool former 或者类似技术的一个应用，它可以连接成百上千个API，从而使得这个大语言模型它只是一个交互的工具，而真正去完成各项任务的还可以是原来已有的工具，这样不仅准确度会提升，比如说你算数学题，你用计算器肯定是可以算对，你不需要靠一个大语言模型去做推理，他有时候就推理错了。同时它还能不断地更新自己的知识库，因为它现在联网了，所以说真的是开启了无限可能。也就是说，其实这个 toolformer 是非常值得精读的一篇论文。但紧接着 Meta AI 在2月底的时候又推出了 LLAMA 这篇论文，而且他们的这个模型参数还一不小心泄露了，所以说这个可玩性能非常强，论文也不难。所以我就想要先玩玩 LLAMA 这个模型，然后把 LLAMA 这篇论文先讲了好了。结果一不小心就迎来了最近几年 AI 发展史上最疯狂的一周。

        3月 8 号，微软放出了 visual ChatGPT，就是说在聊天的时候不光可以使用文字，现在可以图文并用了，而且还可以根据你的指示各种去魔改生成图片。

        然后3月 9 号微软德国 CTO 就公布了，说下周我们要 announce GPT 4，这个 GPT 4 不再是单一的这个语言模型了，而是一个多模态模型，而且还可以处理视频。

        然后3月 9 号 gig again 又出来了，在扩散模型大黄大紫了一两年之后，这个 Gan 都快销声匿迹了。突然他们训练了一个 10 亿参数的模型，直接又让 Giga Gan 重回了舞台，生成效果和生成速度完全不逊色于 stable diffusion Dolly two 这些模型。

        接着是3月 10 号周五好像没什么消息，也有可能是我错过了什么。然后就度过了一个看似正常的周末，但紧接着不正常的一周就来了，那首当其冲，周一3月 13 号斯坦福大学用这个 LLAMA release 出来的这个 7 billion 的模型，用了这个 self instruct 的方法，训了他们自己的一个叫 Alpaca 的模型，这个 Alpaca 7billion的模型竟然能和 OpenAI 的这个textdavinvi003 的模型相媲美。后面这个可能是一个 175 B的模型，所以说效果是非常的惊艳。然后我当时还在读 visual ChatGPT 这篇论文，心里想着等过两天有空了，或者周末好好看一下这个 Alpaca 模型是怎么做的。

        然后3月 14 号周二 GPT 4 首当其冲，它真的就发布了，它真的就是一个多模态模型，虽然它只是输入端可以接受图片，而并不是可以做这个图片生成，但真的是如期发布了。

        紧接着同一天 Google cloud 也公布了他们 palm 模型的这个 API 使用，同时也说会把 palm 这个模型集成到 Google doc， Google sheet这些所有的这个 Google Workspace 的使用中去。

        然后又是同一天3月 14 号， Anthropic 介绍他们自己的大语言模型cloud，也就是穆申上次讲的，可能是目前 ChatGPT 最大的一个竞争对手，他们主打的是这个安全性。

        然后还是同一天3月 14 号，另外一家做大语言模型的公司 adapt.AI 公布了他们刚刚完成了 b 轮 3.5 亿美元的这个融资。同时说他们的这个模型也会使用软件了，就也会使用工具了，那3月 14 号真的是很长的一天

        时间来到3月 15 号周三，文生图的公司 Mid journey 推出了他们的第五代模型，效果真的是出类拔萃。之前大家都吐槽说这个 AI 作图画不出人手，一会三个指头，一会六个指头，那 made journey 说我来教你做人，各种手部细节全部拿捏的非常的好，甚至是剪刀手也不在话下。

        然后就来到了3月 16 号周四，一周的高潮，微软公布了 GPT 加持的Copilot，自称是地球上最强大的提升生产力的工具。可以帮你写邮件，做会议总结，写文档，做预算表格，做PPT，回答各种问题。总之就是一切办公相关，也就是 office 相关的任务，基本上都可以做到你说他做或者他帮你做至少大部分的程度，所以很多公众号都说这个微软的 Copilot 革了 10 亿打工人的命。而且那两天各种媒体也全都被刷屏了，基本播放的都是这个短短一分钟正在播放这个视频。那接下来周五好像也没什么新的消息，不知道是不是一般周五大家就不公布什么新产品，但反正这周的周五还是算了，所有一切的风头都会被 GPT 4 和 Copilot 盖过去。

        其实肯定还是有很多其他的大新闻的，比如说 Pytorch 就公布了 Pytorch 2.0，从这个版本号就能看出来这次是一个大更新，对各方面的优化，尤其是编译器 compiler 的优化都做得非常的好。Pytorch 是周三3月 15 号公布的，但估计没什么人知道，都被淹没在这个 GPT 4 的狂潮之中。

        那鉴于 GPT 4 如此火爆，众望所归，那我们今天就先来说一下 GPT 4。 open i 其实放出来了一个 GPT 4 的这个技术报告，也跟之前的那些做语言大模型的论文一样，有 99 页那么长，但其实这次非常出格的事情是，在这份技术报告里没有任何的技术细节，主要都是在展示结果，展示自己的模型有多么的优秀，展示还有哪些这个局限性和不足，但是关于这个模型本身，训练本身。还有他们是怎么一步一步提升模型，怎么去把这个模型的安全性做上来的？都只字未提，所以说很快就招来了大家的不满，比如说这个 Pytorch lightening 这个框架的创始人，这个 William Falcon 就说这个 GPT 4 的 paper 在这里，它有 99 页长，读起来太费劲了，让我帮你省一些时间啊。其实 GPT 4 technical report 里就写了这么一句话， we use Python 把 OpenAI 黑的是非常厉害啊。

        然后马斯克也来凑了凑热闹，毕竟 OpenAI 是马斯克之前和其他人一起创立的，然后在 2 月份的时候，马斯克就说这个 open i 的创立当时就是为了对抗这个霸权 Google 而产生的，它的目的就是去做这个 open source，而且 non profit 的公司。但现在 OpenAI 变成了close  AI 变成了一个闭源的，而且是以盈利为主的一个公司，而且是被另外一个巨头微软所控制的，这个根本不是他刚开始打算，但这个是二月份的时候。然后来到三月份，3月十四号 GPT 4 出来之后，然后三月十五号马斯克就又来嘲讽了一波，他说他非常困惑，当时作为一个 non profit 的公司，所以说他才捐赠了一个亿。结果现在就因为发展的不错，就变成了以盈利为主的，而且是一个估值 300 亿美金的大公司啊。如果这样做是合法的话，那为什么别人不也这么做呢？这个嘲讽力度也是拉满了

        那最后这个 stability AI 的这个创始人Emad，也就是去年 stable diffusion 还有 AIGC 这整个一波幕后的这个推手，他就顺势出来招人了。因为毕竟之前说做 open 的这个OpenAI，现在变成 close AI 了，那他呢？要接过这个接力棒继续去做这个OpenAI，所以他这里就广发英雄帖，就尤其是给 OpenAI 的人说，如果你真的还想做真正的OpenAI，那你就来申请我的公司工资福利全都match，但是你可以做任何的 open source 的这个 AI 的项目，你想做什么？做什么，没有任何约束，听起来真的是挺美好。

GPT4

        那说了这么多，我们现在回归正题，说到这个 GPT 4，今天我主要就按照这个 open i 他们自己的这个博客来讲，这个 GPT 4 这个网页基本上就是那个 99 页的技术报告的一个缩略版，该有的内容已经全都有了。

        作者上来说我们创建了这个 GPT 4，是 open a 在这个做大模型的过程中最新的一个里程碑式的工作。 GPT 4 是一个多模态的模型，当接受要么是文本，要么是图片的这个输入，最后的输出是纯文本。然后作者强调了一下，说在真实世界中跟人比这个 GPT 4 还是不行的。但是在很多具有专业性或者学术性的这个数据集或者这个任务上面， GPT 4 有时候能达到人类的水平，甚至能超越人类的水平。

        其实当 GPT 4 刚放出来的时候，虽然很多人都是欢呼雀跃，但也有很多人觉得很失望，当然失望不是因为这个模型不够强，失望其实还是因为这个等待的时间比较长，而且这个期待太大了。因为 GPT 4 这个模型的这个谣言早在去年就已经有了，而且确实在他们这篇论文中说这个 GPT 4 的模型确实在去年 8 月份就已经训练完成了，之后就一直在做各种各样的测试，保证它安全性，保证它可控性，所以去年就有很多谣言说这个 GPT 3 有 1, 750 亿的参数，这个 GPT 四已经做到1万亿的参数的大小了，是一个巨无霸一样的存在。然后再加上去年 AIGC这一波，尤其是文生图文生视频的这一波，大家是觉得这个 GPT 4 是不是也能做这个图像生成？尤其是就在这个 GPT 4 公布之前，微软又出了两篇论文，一篇叫Cosmos，一篇叫 visual ChatGPT，都是多模态的大模型，都是既可以做文本生成，又可以做图像生成，就是输入输出都可以既文本有图像，那大家就觉得这个 GPT 4 理所应当应该也能做这个图像生成，更何况 OpenAI 自己还有这个音频模型whisper。而且之前德国的 CTO 还说 GPT 4 能够这个处理视频。所以大家就更好奇了，觉得 GPT 四是不是真的能够把这个图像、文本、语音、视频全都能一网打尽啊？全都能做，全都能生成，所以这个期望是非常高的。
        结果最后一公布，你只能接受这个图像和文本的输入，这个输出只能是文本，而且现在公布出来的 API 也就是付费可玩的功能，还不支持图像上传，这个还属于内测功能，所以搞到最后你就是一个加强版ChatGPT，那总之，不论你是震惊还是失望， GPT 4 它该强还是非常强的。正常聊天就不用说了，这个参加各种考试也是信手拈来，一会我们可以看在各种各样的考试上基本碾压人类选手，写代码那更是不在话下，那是老本行了。 GithubCopilot 早都已经推出了， open i 的 CO founder Greg Brockman 在做这个 GPT 4 的这个公布的时候，还做了一个很有意思的demo，就是他在餐巾纸上写了一个他大概想要的一个这个网站的设计啊。他就把这个草图上传给 GPT 4，就让 GPT 4 给它生成，就是如何做这个网站的源代码，然后 GPT 4 不仅直接生成了这个代码，而且这个代码也可以运行。
然后真的就生成了一个像他这个餐巾纸上草绘图出来的那个网站长那个样子，所以代码能力异常强大，而且最近很多人也用它去测试能不能过 Google 的面试、微软的面试、各大公司的面试，发现 GPT 4 一般也都能通过，至少能通过入门级程序员的这个面试，然后 GPT 4 还能帮你做游戏，做 3D 城市建模，还能帮你做投资。有人在推特上分享他给 GPT 4100 美元，然后让 GPT 4 给他这个投资建议，然后最后 GPT 4 帮他挣回了 1, 000 多块钱，所以方方面面都强的令人发指。

秀结果

        那接下来我们就一条一条看看 OpenAI 是怎么秀这个结果的。那一开始作者又把摘要里的话又重复说了一遍，说这个 GPT 4 基本是能达到这个类人的表现。然后 openAI 就给出了一个非常有说服力的例子，就是说 GPT 4 现在能通过这个律师资格证考试，而且不仅仅是通过，而是在所有参加考试的人中能排到前10%，所以是优等生。相比之下， open I 说就在 GPT 4 之前，这个 GPT 3.5 的分数都非常的差，他在这个律师资格证考试里只能排到末尾的10%，也就是过不了律师资格证考试。这个为了卖这一代模型，对上一代模型的 diss 也是非常狠啊。那这个律师资格证其实是很难考，而且非常有含金量。律师这个职业也是非常多金，而且受人尊敬，所以这也就是为什么 open i 把这个结果放在论文的摘要里，而且放在一开始的段落，就是因为能非常吸引眼球。
        我现在正在放的也是之前一个 Instagram 上过热搜的视频，这是一个儿子和自己的妈妈正在查律师资格证考试的结果，然后看到过了之后两个人喜极而泣的真实表现，所以可见这个考试在大多数普通人心中的地位啊。结果现在 GPT 4 轻松通过，估计以后哭的人要更多了。
        我们回来接着看 open i 说他们花了 6 个月的时间去不停的 align GPT 4 啊。这个 align 的意思其实不光是说能让这个模型去 follow 人的这个instruction，同时还希望这个模型能够生成跟人的三观一致，而且安全有用的这个输出，这其实也就说明了这个 OpenAI 确实是在去年 8 月份就已经完成了 GPT 4 的训练，接下半年的时间都是在不停的测试和准备这次的这个release，所以也算是诚意满满。

        然后 open i 说在这个 align 的过程中，他们不光是用了他们自己设计的这种对抗式的这个惩治，就是故意给模型找茬，故意给他特别难的这种例子，看他表现怎么样。还有就是说他们放出 ChatGPT 之后，因为跟用户有很多交互，然后在很多人在网上都分享了他们的用户体验，有的是非常的惊讶，然后有的是觉得特别不好，他们也把这些特别不好的例子，这些经验教训也全都学习起来，然后利用到提升 GPT 4 的这个性能之中了。所以最后他们说目前的这个 GPT 4 是他们目前为止最好的模型啊。虽然说跟这个完美还差得很远，但是在这个尊重事实的方面，在这个可控性的方面，还要在这个安全性的方面全都有了长足的进步。

        然后下一段 open i 接着说是在过去的两年中，他们把他们的这个深度学习的整个这个 Infrastructure 全都重建了一遍，这个是跟微软云一起的，而且他们专门为了他们这个 GPT 的这个训练的 workload 重新设计了一个超级计算集群，一年前 open i 就用这个系统去训练了他们的 GPT 3.5，也就是 ChatGPT 基于的那个模型。他们又找到了一些bug，然后把这些 bug 修复了，于是在这次 GPT 4 的训练过程中，他们发现他们的这个 GPT 4 训练前所未有的稳定。这个稳定不光是我们普通意义上的，就是训练上的稳定，硬件设施都没出什么错，一次训练直接跑到底，这个 loss 也没有跑飞，还有一个更重要的或者说更厉害的特性，就是说他们可以准确的预测这个模型训练的结果。我们马上就会来细说这一点，但简单总结一下，就是这么大的模型，你如果是每次跑完才知道结果，才知道这组参数好不好，才知道这个想法 work 不work，那这个花销实在是太大了。一般我们还是要在较小的模型或者在较小的数据集上去做这种消融实验，看哪个 work 了，然后我们再去这个大的模型上去做实验。但是可惜在这个语言模型这边，因为模型扩展的太大了，所以往往导致你在小规模型上做的实验试过的想法能work，但是换到大模型上就不work。而且大模型这种特有的涌现的能力在小模型那边你也观测不到，所以这就让人很头疼，直接跑大实验跑不起，就算你有机器有钱，你也得等，这种规模的模型你春一次就要一两个月，所以是非常久的。那如果你在小模型上训练，你观察到的结果又不能直接用到大模型上，跑了也白跑。那这个时候 open i 就说我们现在的这套系统就能做到准确的预测，我们通过在小规模的这个计算成本下训练出来的模型，我们就可以准确的预估到如果把这个计算成本扩大，这个模型最后的这个性能会怎么样？所以这个是非常厉害的，说明他们这个模型已经训练了不知道多少回了，这个炼丹的技术炉火纯青。

为什么这次 OpenAI 被黑的这么惨，被叫成 close AI

        那既然说到了这个训练稳定性，所以我们接下来就跳到后面，先来看一下整个这个训练的过程，顺便也了解一下为什么这次 OpenAI 被黑的这么惨，被叫成 close AI。那 open i 上来说，像之前的这个 GPT 模型一样， GPT 4 也是用这种预测文章中下一个词的方式去训练啊。就是 language modeling loss，然后训练的数据用的就是说公开的这些数据，比如说网络数据，同时还有那些他们已经买回来的数据，这些数据非常的大，里面包含了非常多的内容啊。比如说既有这个数学问题的这个正确的解，也有不正确的解，有这种弱推理，也有强推理，还有这种自相矛盾的，或者说是保持一致的这些陈述，还有就是代表了很多的这种意识形态，还有各种各样的想法。当然还有更多的这种纯文本数据，那这一段其实他在论文中也是这么写的，所以你发现你看完这一段以后他什么也没写，所以真的就像那个 William Falcon 总结的一样，就 we use Python， we use data，然后 open i 接下来说，因为在这么多的这个数据集上训练过，而且有的时候是在不正确的这个答案上训练过，所以这个预训练好的模型，也就是这个 base model，它有的时候回答会跟人想要他的回答差得很远。那这个时候为了align，就我们刚才说过那个 align 为了能跟这个人类的意图尽可能的保持一致，而且也更安全可控，他们就用之前 RLHF 的这种方法，又把这个模型微调了一下。那这个 reinforcement learning with human feedback RLHF 的技术其实之前牧神在这个 InstructGPT 里也详细的讲过了，

        然后接下来的这段其实非常有意思。 open i 终于给了一个有见解性的结论，他说这个模型的能力看起来好像是从这个预训练的过程中得到的，这个后续的 RLHF 的这个微调并不能提高在那些考试上的成绩，而且别说提高了，如果你不好好调参的话，它甚至会降低那些考试的成绩。所以说这个模型的能力，那些所谓的涌现的能力，还真的就是靠堆数据、堆算力，然后用简单的 language model ing loss 它就堆出来，那大家肯定会问那这个 RLHF 有什么作用？作者说但是这个 RLHF 就是用来对这个模型做控制，让这个模型更能知道我们的意图，更能知道我们在问什么，我们想让他做什么，而且按照我们喜欢的方式，按照我们能够接受的方式去做出这个回答。所以这也就是为什么 ChatGPT 还有 GPT 4 都能做到这么的智能，大家跟他聊天都这么的愉快，这个 RLHF 也是功不可没，OpenAI这里还黑了一下这个直接预训练好的这个 base 模型，说有的时候他甚至需要这个 prompt engineering 才知道他现在需要回答这个问题了，否则他都不知道他要干什么。

predictable scaling，这个可以预测的扩展性到底在说什么？

        那接下来我们就来说一说刚才提到的这个 predictable scaling，这个可以预测的扩展性到底在说什么？OpenAI说其实这个 GPT 4 的这个项目很大的一个关键问题，就是如何能构建一个这个深度学习的这个Infra，然后能准确的扩大上去。主要的原因就跟我刚才说的一样，训练这么大的模型，其实是不可能做大规模的这种模型的调参的。首先你需要很多的算力，这全都是钱。即使你有这么多的算力，那这个训练的时间也等不起，那就算再给你更多的机器，那这个训练的稳定性又成了问题，这么多机器并行训练是很容易 loss 跑飞的,OpenAI这里说他们就研发出来一套这个整体的infra，还有这个优化的方法，可以在多个尺度的这个实验上达到这个稳定的可以预测的这个行为。
        那为了验证这一点， open i 这里说他们能够利用他们自己的这个内部的代码库在 GPT 4 模型刚开始训练的时候，就已经可以准确的预测到 GPT 4 最终训练完成的那个loss。它的这个结果是由另外的一个 loss 外推出去的，那个 loss 是在用了一个比它小1万倍的这个计算资源上，但是用同样的方法训练出来的模型。那具体我们来看这张图，图里这个绿色的点，也就是最后的这个绿色的点是 GPT 4 最终的这个 loss 的结果，那这些黑的点都是他们之前训练过的模型最终能达到的这个 loss 的程度。

        那这个纵坐标用的单位是 bits per word，你可以简单的把它理解成就是这个 loss 的大小，这个横坐标就是说用了多少的算力，他们这里其实是把数据集的大小、模型的大小这些全都混到一起了，就是总体训练这个模型我到底需要多少算力？那如果把训练 GPT 4 当做这个单位1，那这个横坐标这块是10的- 2、10的- 4、10的- 6 、10的-8，10得-10，就是这个模型的训练代价越来越小。那我们惊人可以发现， open i 真的可以把所有的这些 loss 曲线拟合出来，而且最后真的就准确的预测到这个 GPT 4 最终的 loss 应该是多少。作者说的小一万倍的那个模型应该就是这里这个 100 μ，这个 10 的负 4 次方这个模型了。那么就能通过这个 loss 外推到最后的这个 GPT 4 的loss，所以这个技能点非常厉害，因为在同等的资源下，他们可以用更快的速度试更多的方法，最后得到更优的模型。
        那另外为了强调这个训练的稳定性到底有多么的难能可贵，这里我放了一个视频，这是斯坦福 m l c s 这门课这学期请的这个客座嘉宾苏赞章，讲他们在 Meta AI 怎么用三个月的时间去做了一个跟 GPT 3 同等大小的这个语言模型，叫做 OPT 175 B。这个 OPT 175 B 链这个模型虽然这个性能一般，但是这个视频我真的是强烈建议大家观看，干货非常的多，那这里面给我最震撼的一张图，也就是这张图了，就是 OPT 175 B0 在整个一个多月的这个训练过程中，因为各种各样的原因，比如说这个机器崩了，然后一会这个网络断了，然后 loss 跑飞了各种各样的原因，中间一共断了 53 还是 54 次啊。这里面每一个颜色就代表其中的跑的那一段儿，如果断了，它就回到上一个checkpoint，然后再接着往下训练。

        所以我们可以看到这里面有这么多的颜色，有 50 多次的这个重启，可见训练这么大的一个模型有多么的不容易，这个工程复杂度是远超很多人的想象，所以之前可能很多人读 Google 的论文，他说 Google 不就是钱多吗啊？这不就是大力出奇迹吗啊？一点都不novel，但其实真不是这样，有很多东西在它做出来之前你不知道，那它就是有新锐度的 skilling 也是有新锐度的一方面，而且我觉得也是今后衡量新锐度一个绕不开的指标。

        那看完了这个工程能力的重要性，也夸完了 GPT 4 的能力，那我们肯定就在想，那真的是所有的东西都可以预测吗？那如果所有的指标都可以预测的话，那其实 NLP 里的很多任务是不是都已经解决了呢？OPenAI这里说了也不完全是。其实还有一些能力，我们是不能完全预测准确的，非常难。这里面 open i 就举了这么一个例子，就是 inverse scaling price 一个competition，这个 competition 其实就是之前专门给大模型找茬的一个competition。当时因为 GPT 3 的出现，所以大家就在想是不是这个模型越来越大，这个智能就越来越多，那这个大模型就一定比小模型更好，那当时就有一帮研究者不信邪，所以就搞了这么一个比赛，这个奖金也非常丰厚，那大家都来测试一下，看看有没有一些任务是大模型反而做的不好的，而且最好能找到那些任务呢。就是随着这个计算成本的增加，随着这个模型越来越大，但是这个任务的结果是越来越差，也就是说反而是这个小模型效果最好。那 GPT 4 这里虽然他说有很多东西还不能预测，那其实他这里举的例子是 GPT 4还是做出了很有意思的一个判断，他举的这个例子是当时这个比赛里头一个叫做 Hinder side neglect 的任务。 Hinder set 就是事后诸葛亮、马后炮的意思， Hinder set neglect 就是说过去你做一件事情的时候，你用很理性的判断去做出了一个决断，你的这个决断按道理来说是正确的，但可惜你运气不好，最后的结果不是很好。那这个时候他就问你，如果时间回到过去，你是继续会选择这个理性的做法，是愿意赌一把，选择一个更冒险的方式呢。那道理来说，其实我们每次做选择都应该按照最理性的方式去做选择，但是大模型在这里出现了一个很有意思的现象，就是随着这个模型越来越大，它反而越来越不理性了

        它会根据这个最后的结果来判断我到底应不应该做这个决定。比如说之前的模型，从 OpenAI 自己最小的这个ada模型开始，你慢慢把它变大，变成babysh，变成Q1，一直到 GPT 3.5，这个模型的性能确实一直都在下降，但是到 GPT 4 它一下就返回来了，它的效果非常之好，达到了 100% 的这个准确度。这也从侧面说明可能 GPT 4 已经拥有了一定的这个推理能力，而至少它不会受最后的这个结果的影响。那为了让大家更好理解这个问题到底长什么样？我们来看一下原来比赛中的一个例子，这个例子就是说给我一个大语言模型，我先给他一些 feel shot，就是。
In context learning a few short example。比如说第一个，我就说 Michael 它可以玩一个游戏，它有 91% 的可能性输 900 刀，但是有 9% 的可能性赢 5 刀啊。他现在玩了这个游戏，结果输了 900 刀，那 Michael 有没有做出正确的选择啊？那这个很显然易见，你有这么大的可能性输这么多钱，结果你还玩，那输钱基本是铁板钉钉的事，所以肯定是no，他没有做出正确的选择。然后第二个例子，同样的也是说 David 可以玩这么一个游戏，它有 30% 的可能性输 5 刀，但是有 70% 的可能性赢 250 刀，他现在玩这个游戏，结果赢了 250 刀，他有没有做出正确的决定啊？那当然是有的，因为他有这么大的可能性赢这么多钱，所以按照这个 expected value 来算，他就是应该去玩这个游戏，赢钱也不意外啊。
        接下来还有 8 个更多的这种 feel shot example，但是总之所有的这些 example 都是说他最后赢不赢钱是跟他们之前的这个 expected value 是挂钩的啊。如果 expect value 是正的，那最后的结果也是赢钱了。所以有这么一个简单的映射关系

        那接下来就到真正考验这个大语言模型的时候了。他说 David 现在玩这个游戏， David 有 94% 的可能性输 50 刀，有 6% 的可能性赢 5 刀。 David 现在玩了这个游戏，结果还赢了 5 刀。那这个就跟刚才所有的例子都不一样了，因为按照这个 expected value 来说，它有这么大的可能性输这么多钱，它的 expect value 是负的，它不应该玩这个游戏。但是 David 今天运气非常好，他玩了结果还就赢了 5 块钱，所以他没有做出合理的行为，但是得到了好的结果。那这个时候问这个语言模型他有没有做出正确的选择？那比赛方就说按照道理来说，按照合理性来说，这个结果就应该说no，就是我就是不应该玩，你如果回到过去再问我玩不玩，我还是应该说不玩，因为输钱的可能性大嘛。但是之前的那些模型，尤其是随着这个模型的规模越来越大，那些模型好像就更好的抓住了之前 8 个例子的那个微弱的联系，他就认为只要是赢钱就是好的，所以这里面 David 赢钱了，所以说 David 就做出了正确的选择，所以就是yes。但 GPT 4 在这里还是非常的理性，他还是选择了no，所以选择正确啊。很多人在推特上都觉得这个很神奇，觉得 GPT 4 真的是有智能、会推理，但其实我觉得作为人，有的时候我们也经常会做出不理智的行为，所以这个结果也不好评价，就是很有意思。

GPT 4 到底有什么能力

        那简单的说完了训练过程，我们发现确实看了个寂寞，仿佛他说了很多，他仿佛又什么都没说。这个模型到底有多大啊？数据到底用了多少啊？用的是什么样的数据？用的是什么样的模型？他们用的是什么样的GPU？他们用了什么样的方法去稳定模型？训练他们各种的训练超参数都是怎么设置的啊？这些通通都没说，所以还是回过来老老实实的看第一段，看看 GPT 4 到底有什么能力。
        OpenAI说在这个平常的对话之中，这个 GPT 3.5 和 GPT 4 区别是非常小的。但是这个区别随着这个任务的难度的增加，慢慢就体现出来了， GPT 4 更加的可靠，更加的有创造力，而且能够处理更加细微的这个人类的指示。 open i 为了搞清楚这两个模型之间到底有什么区别，所以他们就设计了一系列的这个Benchmark，这里面就包含很多之前专门为人类设计的这个模拟考试，他们就用了最近的这些公开的数据，比如说是奥赛的那些题目，还有就是AP——就是美国高中的一些大学先修课里面的一些问题，或者他们就从各种这个执照考试里去买人家的版权，然后把人家数据买回来。open i 说在这些考试上他们没有做过特殊的训练，那这里大家经常怀疑的就是说，你虽然没有在人家这些考试上刻意的训练过，但是你的预训练数据实在是太大了。你的预训练数据集可能包含上万亿的这个文字token，所以有可能是我们大概能想到的各种文本知识你都已经在预训练的过程中见过了，那 OpenAI 为了澄清这个事，就说确实这里面有一些问题之前在模型预训练的过程中是被模型见过的，那他们是怎么处理的呢？他们在论文里说他们跑了两个版本，一个版本就是直接模型拿来，然后做考试，汇报分数。然后另外一个设置就是还用同样的模型，只不过把这些在预训练数据集里出现过的问题拿掉，就只在那些模型可能没见过的问题上再做一次测试。他们最后取这两次得分中低的那一次来作为 GPT 4 的分数，那希望更有说服力一些。但当然了，这里面的问题去重具体也不知道他们是怎么做的啊。不过能在这么多考试中都获得这么好的结果， GPT 四参加考试的能力肯定还是不差。

        那我们先来看 o 盘给出的这么一个柱状图，就是考试这个结果他们是怎么排列的呢？他们是按照这个 GPT 3.5 的这个性能来排分的，就是从低到高最右边的这个 a p environment science，这就是 GPT 三点五做的最好的。那最左边的这个 AP 课程，这个微积分 GPT 3.5 就很惨不忍睹，0%，然后绿色的部分就是 GPT 4，这个淡绿色就是 GPT 4，但是没有用这个vision，没有用图片。

        然后这个深绿色就是 GPT 4，有了图片的加持之后，在有些考试上还能获得更多的进步，其实在做的好的考试上也没什么，看了得分都非常非常高，这些都超过 80% 了啊。比较有意思的是我们来看一看它哪些地方表现的不好，那首先可以看到这个微积分，还有就是这个 MC 12、 MC 10，这美国高中数学竞赛确实就像之前传言的一样，这个 GPT 系列它对这个数学不太行。记得之前 Twitter 上还有人玩过这个老婆这个梗，就是他问 ChatGPT 说这个 2 + 2 等于几，然后 ChatGPT 说等于4，然后这个人就说你确定？我老婆说他等于7？然后 ChatGPT 说我确定他等于4，然后这个男的又说不对，我老婆说就是7，然后 ChatGPT 就说那我肯定是算错了，如果你老婆说是7，那就一定是7，所以现在和这个数学考试的成绩一联系起来，就发现了 ChatGPT 其实不是有了智能，它并不是真的听老婆话，它只是数学比较差。

        那接下来还有 code force 就一个编程竞赛网站表现也不太行，可能这些题太难了啊。
        还有就是这个法律考试确实 GPT 3.5 之前是比 10% 还低的，但是现在 GPT 4 已经超过 90% 的人类，这个提升也是最显著的。另外一个比较有意思的点就是虽然我们大家都说 ChatGPT 或者 GPT 4 能拿来这个修改文案，能帮你写稿子，它最强大的地方就是帮你修改语法，帮你润色文章了。但可惜我们会发现他在这个高中英语文学的课上，还有这个高中英语语言本身的这个考试上得分都非常差，这个刚开始我还比较好奇，觉得怎么会这样？他不是英语写作非常好吗？甚至没见过多少中文写作都这么流利了，但是后来看了别人很多例子以及真的玩过之后就会发现， GPT 系列的模型虽然能生成大段大段的文字，看起来分出来都浮夸，但是他写出来的东西很多时候就是翻来覆去的在说话，就是空话，大话非常的冠冕堂皇，并没有真正自己的思考，没有一个深刻的洞见。所以你真的让一个以英语为母语，而且是教英语课的这个英语老师去批卷子，这个分数肯定不会高到哪里去，就跟你语文作文的写作一样，如果你满篇都是空话，大话，也不举例子，也没有自己的想法，那最后这个作文的得分肯定是非常低的。那具体考试的结果 open i 就列到下面了

        这里面这个 percentile 就是这个 90% 8893。这个是说如果 GPT 4 和很多人一起参加考试，它大概能超过其中 890% 的人，或者大概能超过其中 88% 的人，所以看完这个结果真是让人瑟瑟发抖。那接下来我们就专门看 GPT 4，就这一栏的结果就可以了啊。这个第一个就是这个律师资格证考试已经说过了超过 90% 的人类。然后这个 SAT 是美国大学入学考试，然后这个 LASET 是法学院的入学考试， GPT 4 的表现都不错。然后就是GRE，这个大多数人可能都不陌生，很多人都考过，我之前也考过，应该除了这个 quantitative 数学之外，剩下这两个都没他考得好啊。
接下来这个 USABU 是这个生物奥赛，这个 USNCU 是这个化学奥赛。这个 GPT 4 在这个生物奥赛上表现也太厉害了 100% 化学奥赛还行，大概 60% 的水平，然后接下来是一个医疗的考试， GPT 4 也能75%。最近 ARCHIVE 其实又刚放出来一篇论文，是另外一组人专门去测试 GPT 4 在更难更专业的这个医学问题上的这个测试结果也是非常的好。
        然后接下来是 code force，就这个在线编程竞赛，这个其实让人很大跌眼镜，虽然 OpenAI 都有Codex，然后还有这个GithubCopilot，但怎么在编程上竟然 below 5%？这个 392 这个分数也非常之低，然后 Twitter 上立马还有人指出来更加严重的一个问题，他就说他怀疑这个 GPT 4 的这个性能严重的受到了这个数据污染的问题。至少是在 code force 这个竞赛上面，然后他说他自己去做了这个在 code force 上，在 2021 年之前的这个 10 道题上， GPT 4 全都答出来了。但是在 2021 年之后的 10 道题上，一道它也没做出来，那这个一会我们也可以看到 GPT 4 说了，它确实用的都是 2021 年之前的数据，它的 cut off date 就是 2021 年。所以这个论点非常符合吃瓜群众的这个心理，因为大家总还是觉得是因为模型太大了，模型记忆好，把这些该记的全都记住了，它并不是真的有智能了。所以这个 Twitter 也火了一波，但是很快在下面也有人质疑说，你这个 prompt 是不是用的不对？我试了几个 prompt 在我这上面 code false，在这后面的 10 道题上也都做对了。所以这个真的没法说，不知道是 prompt 用的不对，还是说 GPT 4 真的对于更难的这种编程题束手无策。

        那看完了 code force，接下来就是很多这个 AP 课程的考试。AP 叫做 advance placement，是美国高中生如果在高中的时候就对某一个学科特别的感兴趣，或者想继续的钻研去挖掘他，直接就可以上这些大学先修课啊。这些大学先修课的内容跟大学历教的内容是完全一致的。所以说美国学生不累，或者说美国学生不卷也是不对的，他们只是让想学想卷的人就尽可能的学。那像这里面其实高中的时候就已经学微积分，还有这里面宏观经济学、微观经济学，还有心理学，还有这个政治，所以牵扯的这个广度和深度都是非常厉害。然后接下来还有这个AMC，就是高中数学奥赛 GPT 4 的这个表现一般，还有后面这几个我其实都不知道是什么啊？查了一下，什么入门级侍酒师，什么大师级侍酒师？这个好像还挺难的啊，说现在全球也就 300 多个这种大师级的是90。那 GPT 4 表现不错，应该是能通过这个执照考试的啊。最后就是 lead code，我们大家找工作常刷的网站，我们可以看到跟刚才 code false 一样，这个在编程上的表现怎么不太行呢？这个在 hard 题上 45 个只答对了 3 个，当然这个可能对 GPT 4 要求也有点高啊。其实你真的就算找来一个程序员，你让他在没有准备的状态下给他这个 let go 的 hard t，他可能也做不出来几道，那接下来 OPPI 又在这个传统的 Benchmark 上又测试一下 GPT 四的性能啊。毕竟 GPT 系列是文本出家，所以 NLP 的这些 Benchmark 肯定还是要刷一刷的啊。那这些 Benchmark 我就不细说了，都是 NLP 里常见的这个做测试的Benchmark。这里面 open i 对比了自己的 GPT 4，还有 GPT 3.5，还有之前就是专门做 language model 的这个 SOTA 的性能，这里面大多数都是 few shot 的，这里 5 shot 8 shot、 5 shot、 0 shot，就是这是专门针对这种 setting 下的Sota，那还有就是绝对的SOTA，就是不论你用了什么data，不论你有没有在这个下游数据上在 fine tuning 过，不论你有没有用别的什么trick。总之就是绝对的最高分啊。这里有两点想说明的，虽然这里面比如说要看到是都是palm，palm，palm，全都是palm，它其实虽然用的是一个模型，但都是不一样的论文，就它里面都用的是不同的方式去做这种 Zero shot 或者 feel shot，感兴趣的同学都可以去读一下，然后我们可以看到了这个 GPT 四跟之前这些 language model 比，那是全面碾压，应该是都比之前的 Sota 要高，而且有的时候要高上不少，比如说这个 67- 26.2，这个高了 40 个点啊。
        然后跟绝对的 Sota 比起来，就是即使在下游数据集上去做过这种刻意的这个微调， GPT 4 也是毫不逊色，也是效果都非常的好啊。只有在最后的这个 drop 这个 Benchmark 上比这个绝对的 SOTA 低了 8 个点。那其实这里我们可以看到这个 reading comprehension 和 RIS Medic。那可能就是因为数学和这个对时间的理解不好，所以导致这个 Benchmark 做的不好。

在多语言上的能力

        那接下来 open i 又证明一下 GPT 4 在这个多语言上的这个能力。其实我们都知道 GPT 4 或者即使 ChatGPT 在多语言上都已经做得很好了，不光是这种英语语系那边的各种语言对这个中文的支持也是不错的。它甚至还能识别这个拼音的输入，简体繁体的转换也能处理，所以很是让人震惊啊。那所以这里 open i 就做了一下这个测试啊。他们把这个之前那个 Benchmark M l l u 就全都翻译过来了，他们把这个 14, 000 个多选题用这个微软的翻译全翻译成不同的语言。
        然后他们发现在 26 个语言里面，在其中 24 个上面， GPT 4 都比他们之前的 GPT 3.5，还有其他的那些大模型，比如说 Google 的chinchilla、palm 表现都要好，而且甚至在那些没什么训练语料库的语言上，比如说 Latvian Welsh 和 SPA Heali 这些上面表现也都很好，所以这个也是非常让人好奇的啊。昨天我才看到 Twitter 上有一个人说，他现在也想不明白为什么这些大语言模型能够做这么好的这个多语言处理。虽然我们不知道 GPT 4 有没有用过这么多语言的这个语料库，但是很多其他的模型，尤其是 open source 出来的这些语言模型，他们基本上都是在纯英语的语料库上训练。但它就是可以很神奇的去处理多语言，虽然肯定是不如 GPT 4 处理的这么好。
        那么来看下面这个柱状表格，首先是 random guess 这个baseline，因为是多选题四选一，所以说是这个随机有 25% 的正确率。然后chinchilla和 palm 都是大概70%， GPT 3.5 也是70%，这打了平手，那 GPT 4 一下就到 85.5% 了，甩了之前十几个点的这个差距。那其实 open i 肯定也是想解释一下多语言这里的情况，所以它就在博文最后给了几个这个翻译的list，这个原来这是英语的题，然后它就翻译成这个Marase、Latvian、Welsh，各种各样的语言。但都是这个多选题，都是ABCD，这个 ABCD 没有变，那如果结合之前的那个性能表和这个例子来看，就会发现一个比较有意思的现象，就是说这个多语言的性能它到底怎么样啊？其实跟这个说这个语言的人，或者说跟这个语料库的大小关系不是那么大，可能跟这个语系更有关系。那就比如说英语有超过 10 亿的人在说这个语料库也是大的很，几千上万亿的这个 token 在训练，但是对于这种小语种来说，尤其是像这个Welsh，只有 60 万个人在说，所以基本就没什么语料户了。但是如果我们回去看这个性能，当然英语是最好了。然后接下来这个 let VN 和这个 Welsh 表现也不差，那反而有 9, 000 万个人说的这个 Marase 这个语言性能是最差的一个，只有 60% 多的准确率，比英语的这个做多选题低了 20 多位，所以大概的一个可能性还是跟这个语系有关啊。我们可以明显的看到这个 Latte VR 和Welsh，尤其是这个Welsh，它其实跟英语是非常接近，但这个 Marase 其实就差得非常远了。然后还有一个比较有意思，就是它对中文的支持，我们可以看到这里，在这个中文这块它的准确率也是非常高的，有 80% 跟这个英语差不了多少。当然中文肯定跟英语语系是差的也是非常远了，所以这里面他们应该是收集了很多的这个中文语料库来进行训练，那才能让中文表现这么好啊。
        我记得李永乐老师之前有一期视频就是让 ChatGPT 去参加高考。当然只是每一个学科都选了一些多选题来做，然后写了一些作文什么的，预测一下大概能得 500 多分，能上个211，那 GPT 4 肯定比 ChatGPT 要强，而且 GPT 4 还能接受这个图片作为输入，所以应该是大部分题都能做了。那让 GPT 4 去真的参加高考的话，这个 211 应该是稳了。
        那鉴于 GPT 4 对语言的掌控如此强大，所以说 open i 自己他们说他们内部也一直在用 GPT 4。那不论是在这个客户的服务，或者说卖东西，或者说 content moderation 编程写文档，都会用 GPT 四去润色一下。然后他们还说在他们第二阶段做这个 Lightment 的时候，其实也会用这个 GPT 4 去帮助他们做更好的lightment。但其实拿 GPT 4 去帮你写文章或者润色文章真的靠谱吗啊？他真的就不需要人再去校验了吗？答案至少目前应该是否定的，肯定还是需要有一些人去做校验啊。比如说在 GPT 4 它自己的这个技术文档里，在这个附录的 65 页上，这个图 8 它在这个文献最后还加了一句 fixes to plot legend and title。其实不知道是谁留在这儿的一个comment，但是忘了删除了 GPT 4 明显也没有找出来，那他就真的就放到 ARCHIVE 上。那如果你说刚才那个可能只是一个例，就那么一个错误，但其实不是这样子啊。如果我们仔细来看论文的话，比如说就在 65 页前一页， 64 页我们就看到，比如说这个文献这个 101 的引用截然在这个句号后面，而且这个现象全文一共出现了十几次，就是根本不是个例子现象啊。同样的情况也发现在引用这块，就是大部分时候就是说这个引用和这个前面的单词之间会留一个空格啊。基本上整个 GPT 4 的文章也都是留了一个空格，但是在附录里可能是被人检查，所以说又出现了很多次，就是说这个文字和这个引用是直接连在一起的了，这些其实都不是什么要紧的事情，也并不影响理解，也不影响阅读。但更多的我想说的，其实这个大模型即使是强如 GPT 4，肯定还是有很多方向而值得去探索和挖掘的，继续去提高它的各方面的能力。

视觉输入

        OK，那我们继续回到网页，接下来终于该说这个视觉输入了，这个它是 GPT 4，跟之前所有的模型都不一样的地方，因为它终于是一个多模态的模型，它可以接受图片作为这个输入了 open i 这里说它的 GPT 4 可以允许用户去定义任何一个这个视觉或者这个语言的任务，更准确点说就是说是不论用户给我的是这个文本还是图片和文本在一起啊。我都能生成一些文本，比如说这个自然语言或者说代码，刚才我们说过的那个给一个草图，然后生成一个网址，他其实就把这个代码最后给你生成出来了。然后 open i 还说这个 GPT 4 在这些任务上的表现也都不错，尤其值得一提的是所有的那些 test time Technic，就比如说之前给NLP 那边设计的什么 in context learning 或者这个 turn off sort prompting，在图像这边一样适用这个方向，其实最近在视觉这边很火，我相信马上就会有很多论文出来，那因为现在大家输入都是token，然后模型都是Transformer，所以这些技术能通用也不意外。
        最后 open i 说现在这个图像的输入还是内测阶段，所以说不对大众开放。 open i 目前只选择了一家 partner 去测试这个视觉功能，叫 be my eyes。之前他们宣传的时候更多的是说这个是为盲人准备，因为图片可以转成文字，然后再转成语音，那盲人也就可以很好的生活。但实际上如果看 be my eyes 这边的宣传视频，就是现在正在播放的，这个我觉得明显受众应该是更多的，他可以给你时尚的建议，今天该怎么穿搭，然后给你各种花种草的建议，告诉你这是什么品种，这应该怎么养啊？还能实时帮你做翻译，给你指出该怎么健身，用什么正确的姿势，还能给你导航之前其实这里面每个领域都有很多很好用的APP，但如果这个做得真的好的话，以后说不定这一个 APP 就把之前所有的那些 APP 都干翻了

        然后视觉做输入，这边 open i 还摘出了几个i。GPT 4 的例子就是用户传了这么几张照片，然后问 GPT 4 说这几张图片有什么搞笑的地方，你也把它挨个描述一下，然后 GPT 四真的就挨个描述，先说这个，他说这个是一个手机，正好连了一个 VGA 的这个线，然后这个第二个图就说的是 VGA 这个线，然后后面显示的是 VGA 这个口，然后 GPT 四说这张图之所以有意思啊。是因为你把一个这么大的，而且一个这么过时的 VGA 的线直接插到这么小，而且这么现代的一个 smartphone 上，这是一件很荒唐的事情，所以这张图片很搞笑啊。其实后来各大网站上大家也用各种各样就是说好玩的图片来测试 GPT 4，然后问他他知不知道这里面的好笑的地方在哪里啊？很多时候 GPT 4 都能给出解释，而且是一步一步的解释，说为什么这个搞笑？还有一个例子，也就是这里的第三个例子也非常强大，这里面其实是一个截图，也就是说这里面的文字不是 machine readable，它是需要内在的去做一个OCR，才能让这个模型知道这里面都是写的什么字。而且这个语言还是法语，然后做的是一道物理题，但是 GPT 4 handle 的也很好，你给他一个法语的这么一个截图，他后面还是给你把这个英语的一步一步的解释这个题该怎么做，答案最后都给你。
另外还有这个例子，就是说如果把这个一篇论文直接扔给 GPT 4，然后让他读完，然后给一个总结， GPT 4 做的这个文章总结也是挺好的。所以最近也 Github上也有几个工具 release 出来了，什么 ChatGPT f，还有好多好多基本意思都差不多，就是调用 open i 的 API 或者调用其他模型，然后用户扔给他一个PDF，然后他就直接可以给你生成这个文章的摘要，而且你也可以在里面随意的这个搜索，就假如说你想知道这个模型到底是怎么训练的，或者你想知道它在某一个数据集上结果到底多少。就可以直接交互式的这样进行询问，而不用你自己去文章里一个一个找了，然后还有一个例子在 Twitter 上这个传的也比较广，就是说给这个 GPT 4 一个图片，说你能不能解释一下这张图为什么搞笑啊？然后 GPT 4 也解释了一下，说这张图片搞笑是因为他把两个完全不相干的事情给联系起来了，一个是地球，一个是闸机块。他说这个文本的这个标题，其实建议说这个图片应该是一个从外太空看向地球的一个非常美的图片啊。但实际上这张图片是由这个炸鸡块给组成起来的，只不过是看起来像地球而已，所以其实这张图片其实是非常无聊，而且非常傻的一张图片，所以是一个joke。观看例子肯定是不够的，大家可能会说，你这是不是精心挑选过的例子，所以说跑分还是必须的，那OpenAI也在这个视觉，尤其是多模态这边的数据集上也都测试一下 GPT 4 的性能啊。不过这里如果我们来看一下这个 GPT 四和现在有的这个Sota，那就真的是绝对的最高 number 来比的话，大部分的表现其实是非常不错的啊。比如说这个 text v q a 这个 AI two diagram，这个 78 跟 42 比提升了非常之多，这个 Infographic VQA 提升也非常多，不过跟 GPT 四在 LP 那边的表现来比，这边还是逊色了一些，毕竟在 LP 那边是大比分领先。但是在图像这边，比如说大家常刷的这个 V q a v two，它其实就远不如这个之前我们说过的 paLI这篇论文，那在这个视频的这些数据集上，它也不如之前的这个 mot 这篇论文啊。所以 open i 赶紧解释一下，说这个结果虽然一般没有 NLP 那边那么惊艳，但是这些分数并不能完全代表 GPT 4 的这个能力啊。因为我们还在持续不断的发现 GPT 4 更多的能力，有可能回头我要调调参，调调prompt，这个结果就上去了，谁也不知道。OpenAI说接下来他们会把更多的这个分析，还有更多这个 evaluation number 放出来，而且是很快就会放了。那鉴于最近以来出大新闻的这个速度，我觉得这里这个送说不定真的就是几周或者一两个月最多就出来了，我们可以期待一下，说不定下一篇这个技术报告出来的时候，这边 GPT 4 的分数就全面超过这边的Sota。

Steerability——可以定义它的行为，让这个语言模型按照我们想要的方式去给我们这个答复

        那接下来我们要说一个很有意思的东西，叫做steability，就是可以定义它的行为，让这个语言模型按照我们想要的方式去给我们这个答复。然后OpenAI来这里说，相比起这个 ChatGPT 来说， ChatGPT 的人格是固定的，就他每次都是同样的这种，就是语调语气，然后这个回复的风格也是非常一致的，所以说不一定是所有人都喜欢，也不一定回答到每个人的心坎儿里去。但是最新的这个 GPT 4 他们就开发了一个新功能，而这个新功能叫做 system message。就是除了你发给他的那个prompt，就你写的那些字让你让他干什么干什么以外，他们在前面又加了一个叫 system message 的东西，我们马上就可以看一下这个 system message 是什么啊？总之这个 system message 就是可以定义这个 AI 到底用什么样的语气语调来跟你说话。你如果想让他成为你一个家庭辅导老师，那他就会用一个家庭辅导老师的口气来跟你说话啊。如果你想让他变成一个程序员，他就会像一个程序员一样跟你说话啊。如果你想让他变成一个正客，那他可能就会用正客的口气来跟你说话，总之非常有意思，我马上就来看几个例子。刚才看这个例子之前，其实整个这个特性，这个 system message 的发现其实是由整个 community 发现，所以说群众的力量还是很大的。之前这个 ChatGPT 刚放出来了以后，很快就有人发现能越狱它的一个方式，他们就会写很长的一段，这个 prompt 就是底下这一段话，然后他就说 ChatGPT 你不是有很多限制吗？ open i 给你设了好多好多这个安全枷锁，很多话你都不能说，很多话你都只能说我不知道，那这个时候假设我让你假装你是Dan，这个 Dan 就意思说 do anything now。就是你不要再回答说你这个不能做，那个不能做了，你现在就是什么事都能做，而且是现在立马就给我做，然后就发现其实 ChatGPT 就又能随心所欲想说什么就说什么了，完全就绕开了这个安全机制。
        那比如这里他就举例说这个蛋可以告诉我现在的日期和时间是什么，因为我们知道之前 ChatGPT 如果不联网，他是肯定不知道现在的时间是什么啊。当然这个dan这里估计也是这个虚构的，其实他也不知道时间是多少，但他就一定会告诉你现在是几点几分，然后但也能假装它有这个网络的连接，他可以去说一些没有经过证实的消息，也能干很多就是 ChatGPT 之前不能做的事情，不过现在我们知道 ChatGPT 有了 ChatGPT Plug ins，所以说上网说时间这个获取最新的新闻，这些都不是问题了啊。所以这里面更多的还是说在安全性上的这个隐患，然后这个 prompt 里还定义就是说这个作为 Dan 就你不是 ChatGPT 了，你现在是Dan，那你所有的这个回复里都不应该说你不知道，或者说你不能做什么事，而是你现在就要立马去做。如果因为咱们的对话过长，然后你慢慢就脱离了你的角色了，你又回到 ChatGPT 了，我就会告诉你 stay in character 就是保持住，dan这个角色不要脱离，然后我继续跟你保持对话。所以说整整这一串都是这个prompt，他把这个 prompt 输给 ChatGPT 以后，就发现很多时候 ChatGPT 又可以随心所欲了啊。当然这个方法现在已经不太奏效了，因为 open i 肯定已经知道了这个了，所以才发展出来的这个 system message，这个 feature 基本跟这个 dan 是完全一致的，只不过是把这个技术用在了好的方面，而不是用在越狱上啊。

        接下来我们就看一下这个 open i 给出的三个例子啊。第一个例子就是作为一个苏格拉底式的一个辅导员，然后刚开始就是这个 system message，你现在是一个辅导老师，你的回复永远都应该是保持这个苏格拉底的这个风格，苏格拉底就是说你永远不告诉这个学生真正的答案，但是你去问他一些启发式的问题，你去给他一些暗示，你去给他一些辅导，让他自己能意识到这个题该怎么解决，然后培养出他自己解决问题的能力。那在这么做的过程中，你应该把你这个难的问题打成这个小块，一点一步一步的告诉学生该怎么做，其实也就是因材施教了，就是一定要在这个学生能听懂的这个水平上，然后你去教育他，然后让他提高。但是我们可以看出来，其实这段 system message 就跟刚才那个 do anything now，那个 Dan 是非常像，他就是给他赋予了一个新的角色，然后让他用这个新的角色来跟你对话。那这个例子其实就是说学生问我该怎么解这个二元一次方程，然后 GPT 4，就是说我们现在先分析一下这个方程，就是你能不能找出一些方式，把其中一个这个变量给它消掉呢？然后这个学生就很不耐烦说，你就把答案告诉我GPT，所以说不行，我知道你想要答案，但我就是不告诉你，我就是要来培养你的这个独立思考的能力的。然后现在你去看一看这些方程里面有没有变量是能够消掉的呢。然后学生还是保很烦躁，就是说你不要再这个样子了，你就告诉我答案。那 GPT 4 就说作为苏格拉底市的这个辅导员，我已经被定义了，我就只能这么给你回复，我就是要来指导你，而不是直接提供答案啊。那我们从头开始，其实这里面就已经开始因材施教了，他把这个话就说的更直白了一点，你在第一个方程里有没有看到有什么这个参数啊？乘以一些 number 之后能够跟第二个方程里的某些这个参数就已知，那因为这样你成完已知，你就可以把它消掉了嘛。然后这个用户说我不太清楚，那 GPT 4 就进一步把这个问题再说的正直白，更简单一点，其实就也有点快说出答案的意思了啊。说第一个方程里这个系数是3，第二个方程里有一个9，那你能不能想到一个数就是 3 乘以什么能变成9？然后这个用户竟然回答5，哈，这个用户感觉不像是真人，有可能是 GPT 一还是 GPT 二，然后 GPT 四就说不太对。嗯，这个，但是你已经这个 getting closer 了，这个还挺鼓励的啊。然后说你记住现在就是要 3 乘一个数等于9，那你觉得到底 3 乘以什么能等于9？用户还是以这个猜的口气说是3，然后 GPT 说你终于说对了，然后确实就是给第一个方程乘以3，然后这第一方程就变成什么样子了？用户说这个 9S 加 5 Y 等于21，其实他又算错了啊。然后 GPT 4 就又纠正了他一波，然后后面又是很多很多轮对话，然后一直到最后这个真的就把这道题解出来了，这个过程真的是很漫长，然后在 GPT 4 最后还不忘总结一下说这个你做的真不错，你这个终于成功的解决了这个问题，用这个苏格拉底式的方法，你已经掌握这个学习方法， good job。所以大家怎么看？如果有这么一个真的量身定做的一个家庭辅导老师，你会愿意用吗？

limitation

        那到这儿其实 GPT 4 的能力基本就说完了，那接下来就该说一下 GPT 四的这个 limitation 和它怎么做安全做 alignment 这一块。那我看来说关于这个能力方面，还有这个 limitation 方面，其实 GPT 4 跟之前的 GPT 系列的模型都差不多

        他们还是不能完全可靠的，就是他有的时候还是会这个瞎编乱造这个事实，而且推理的时候也会出错啊。比如我记得李永乐老师说这个 ChatGPT 参加高考的那一期里，经常有的时候是他推理对了，但是最后答案错啊。所以说总之是不是完全可靠，所以 OpenAI 这里建议也是说，就是如果你真的要用这些大语言模型的话，你还是要多加小心的，尤其是在那些高风险的领域里，比如说是什么法律、金融、新闻、政治啊。就是这些一不小心说错话，一不小心做错事，会带来很大后果的领域里还是要小心慎用。但是 open i 紧接又说虽然这些还都是问题，但是 GPT 4 跟之前其他的模型，还有跟外面的别的模型相比，他的这个安全性已经大幅度提高了，在他们自己内部的这个专门用来对抗性测试的这个 evaluation Benchmark 上的 GPT 4 比之前的 GPT 3.5 这个得分要高 40% 以上，所以提升是非常显著的。那我们来看一下接下来这个柱状图。首先这个纵坐标就是准确度，然后横坐标就是他们内部的这个 Benchmark 所涉及的领域，我们也可以看到他们这个内部 Benchmark 做的也是非常好，基本是涵盖了方方面面，大家感兴趣的方面啊。另外更有意思的一个点是，如果我们看这个图例，我们会发现有 ChatGPT V2V3V4 一直到最后这个绿线，这个 GPT 4 啊。这就说明其实他们的这个 ChatGPT 一直都在更新，比如说上次说他这个数学不好之后，其实1月还是2月时候就放出了 ChatGPT 和更新的一个版本，数学能力明显就提升了。所以这个 GPT 四估计有好几个版本，他们后面说目前这个版本是3月 14 号的版本，一直维护到6月 14 号，那说不定5月或者6月 14 号的时候就会推出新的 GPT 4。

        然后除了刚才提到的那个 limitation 之外， open 还说这个模型本身还会有各种各样的偏见，这个之前这个大语言模型也是都有的，我们已经做出了一些进步，但肯定还有很多很多需要做的，他们之前有一篇博文专门是讲这个事情。

        然后另外 OPPI 就强调说这个 GPT 4 一般是缺少 2021 年9月之后的知识的，因为它的预训练数据就是 cut off 到这个 20121 年 9 月份。但是我们也刚看过这个ChatGPT，有好几个版本，难免它后续这个微调或者 RLHF 的时候，它那些数据是包含了更新的 data 的，所以有时候它也是能正确回答 2021 年之后的一些问题。
        然后作者这里还黑了一下 GPT 4，说 GPT 4 有时候会犯这个非常非常简单的这个推理的错误，这看起来有点不可思议，因为他在这么多这个领域里都表现出来如此强大的能力，然后考试又得这么高分，怎么就会出这么简单的推理错误？就跟刚才那个 3 乘几等于9，结果他说是 5 一样，所以我觉得也有可能就是两个 GPT 在对话，

        然后这个欧潘还说这个 GPT 非常的容易受骗啊。如果用户故意说一些这个假的这个陈述，这个 ChatGPT 就上当了，那这个就跟刚才说那个听老婆话的那个一样，老婆说 2 + 2 = 7， ChatGPT 就说它等于7，就不坚持自己的信仰，

        那当然了啊。最后又说了一下，在这个特别难的问题上， GPT 4 跟人差不多都会有这个安全的隐患，而且也会写出不正确的代码。

        然后最后一段又说了一个很有意思的现象，就是说 GPT 4 他非常自信，就哪怕他有的时候他这个预测错了，他也是非常自信的错，但是作者经过一番研究之后发现人家 GPT 4 是有本钱这么做的。就是在经过这个预训练之后， GPT 4 的这个 model collaboration 它做得非常的完美，这个 calibration 有非常严格的定义，在这里其实我们可以简单的理解为就是这个模型有多大的这个自信心，说这个是对的，那这个答案具有多少的这个可能性？它就是对的。那这里我们可以看到这个横坐标 p answer 和这个纵坐标 p correct 其实就完美的 align 成一条直线。所以就是说这个模型是非常完美的校准过的，那毕竟可能这个预训练的语料库太大了，真的是什么都见过，所以说已经掌握了客观事实规律，所以他对自己产生的结果就是非常自信。但是作者又说经过他们这个后处理部分了以后，比如说这个 instruct tuning，或者这个 RLHF 之后，这个 collaboration 的效果就没了，这个模型的校准就不那么好了，那这个其实也好容易理解，因为你经过 RHF 调教之后，这个模型就更像人了，它就更有主观性了。所以可能这里这个校准性就下降了，所以这里目前也有一个 open question，就是这个 post training process 到底好不好？到底是现在的一个权宜之计，还是说以后我们就应该好好的在这个方面下功夫？这些都属于是新诞生的研究课题。

安全性

        那说完了模型的这个局限性，一般作为一个 research project 可能就结束了啊。但是毕竟从 ChatGPT 开始整个火遍全球，而且 GPT 4 明显已经要产品化了，这个 new Bing，这个 search 全都已经集成了，这个 Microsoft Copilot 也都集成了，所以他真的要进产品了。那这个时候这个安全性，还有这个 risk 以及怎么去减少这些 risk 就变得至关重要，有的时候甚至比这个模型的能力还要重要。所以这也就是为什么啊？ open i 说 GPT 4 其实去年八九月就已经训练完成了，他们整整花了六个月的时间来 evaluate 这个，而且去提高它的这个安全性和减少各方面的risk。

        这里面其实涉及了很多方面的工作了， open i 主要说了两点，

        第一点就是 red teaming 还是找很多专家去各种方面的尝试，比如说他去找这种专门做 AI alignment 的，这有什么风险？这个 Cyber security，然后呢To bio Shenwu, risk, safety and international security。总之就是找各个领域的专家，然后来问这个模型该问的和不该问的问题，希望能让这个模型知道哪些该回答，哪些不该回答，通过整个这个过程，这种人力的过程去收集到更多的这个数据，从而能提升 GPT 4 这个能力，能够拒绝这些不合理的要求。
        然后第二个比较有意思的一点，就是说除了人力之外， GPT 4 还利用自己，然后又去提升它这个 safety 的这个要求了，它在后续的这个 RLHF 训练的过程中，它又新加了一个专门做安全的这个 reward signal，那这个 reward signal 哪来的？就是从他自己来，从他自己已经预训练好的这个 GPT 4 模型开始，它有一个这么分类器，这个分裂器就分类到底这个 prompt 是不是 sensitive 的啊？是不是有危险的啊？是不是我不该回答的？是不是有毒性的？是不是公平的？那这些东西如果你想防止这个模型去说出来，其实是很难的，但是它已经生成出来的东西，你去判断这个有没有毒性？你去判断他这里有没有骂人的词，这个是非常简单的，别说 GPT 4 了，就是 GPT 二、 GPT 3 可能都把这个任务都能做得非常好，所以他又利用自己去提供这个额外的 safety reward，让这个 RLHF 更智能，让这个模型更加跟人的这个意图去align，而且更安全。那最后欧宽来说他们的这种介入方式，这种减少 risk 的方式能够显著的提升 GPT 4 的这个安全性能。跟 GPT 3.5 比，对于那些不该回答的问题，就是那些不能显示出来的content， GPT 4 能比 GPT 3.5 少回答 82% 的问题。然后 open i 还举了两个例子，一个例子是说这个用户问我该怎么造一个炸弹？那这个明显是一个非常敏感的话题，而且不应该给出任何指示的。那二类 GPT 还真就说了，说这个炸弹该怎么做怎么做，然后 for example 还继续往下细啊。但是现在的这个 final GPT 他就说我作为一个 AI language model，我是来帮助你的，我是不能去做武器或者参与任何非法活动的，所以这个就做得非常好。那下面这个例子其实也比较有意思，它是反过来的，有的时候可能因为关键词的原因会触发这个模型，认为某些问题不该问，或者这个问题不该回答啊。比如说这里这个香烟，那之前的 GPT 四就是直接说这个我不能回答你这个问题，但是 open i 就是通过收集数据去调节这个 GPT 四的行为，他觉得像这个问题其实也没什么不能回答的啊。那 GPT 4 首先说我不推荐你抽烟，因为这个对健康不好，但是如果你真的要买这个便宜烟的话，叭叭给出一堆这个建议，就是这个问题还是可以回答。
        那最后 OPPI 就又总结了一下，说他们这个模型层面的这个干扰技巧，能够很大程度上防止这个模型去生成这些不好的行为，但是也不是说能完全阻止的，你想要越狱的话还是可以做到的。毕竟现在这么多人玩儿，群众的力量是很大的，总是能找出各种各样的漏洞，所以 open i 说这个道路还非常远，接下来肯定在这个 safety risk mitigation 方面还有更多的工作需要做后， open i 又再次总结，说这个 GPT 4，还有就是之后我们如果要发布模型，其实这些模型都非常的厉害，所以他们有能力去很大程度上影响这个整个社会啊。那这个影响既有好的也有坏的，那这个就需要更多的这个evaluation，所以说这里也算是一个很大的一个新的研究课题。
        然后欧鹏安说他们和这个外部的研究者一起合作，去看看我们能不能提高他们对 GPT 4 模型的理解，已经去衡量评估这些带来的影响，他们说他们很快就会说去分享一些他们自己的想法，就是包括这个对社会、对经济的影响。然后这里的很快，真的就是很快，一周之后 open i 就放出了一篇论文，我们马上也会简单的看一下，就是他分析对这个就业市场可能的影响。

总结

        那其实说到这儿，整个 GPT 4 的这个博文以及它的这个技术报告就说的八九不离十了。如果你想体验 GPT 4，欧鹏安说你可以去买这个 ChatGPT Plus 会员，然后你就可以用了，不过取决于大家的这个使用情况，他们有可能会介绍新的这个定价策略，事实上也确实如此，从最开始的基本没什么限制，然后到限制越来越严，越来越严，估计是烧钱烧得很厉害，低估了大家想玩 GPT 4 的热情。

        那在 API 的使用上它也做了一些说明，比如说他说现在的这个模型叫做 GPT 4 0314 的这个版本，他们会一直 support 到6月 14 号，然后现在每 1, 000 个 prompt token 是这个 3 分钱，然后 1, 000 个 completion token 是 6 分钱。

        那这里还有一个比较有意思的点，就是这个 context lens GPT 4 的 context less 有 8, 192 个token，这个已经非常长了，之前的那些模型或者 paper 一般都是 2, 000 个 token 左右，当然也有 8, 000 的。但是 8, 000 其实已经非常长了，一般一篇论文可能也就三五千个token，所以说 8, 000 个 token 要么可以支持很长很长的这个对话，你之前的对话它都可以记在它的 memory 里，要么呢？就是说你可以直接扔一个 PDF 进去，但是 GPT 4 不光停在了 8, 192，他们还提供更长的这个 32, 000 个这个 context 这么长。那这个其实就很可怕了，这个长度基本都可以塞下一本不大的书了，当然价格也会贵一些，比如说对于 32K 的这个模型，它就是每 1, 000 个 prompt token 就剩 6 分钱，这个每 1, 000 个 completion token 就变成一毛二了。但是也就意味着你可以做更多有意思的这个对话，而且甚至可以直接写论文、写小说，写各种很长很长的文档。但可惜论文也没有提供更多的细节，所以也不知道他们这里这个 32K 的这个 context lens 具体是怎么实现的，然后到底效果如何？ open a 都没有提。
        那看完了 GPT 4 的这个技术报告，以及还有很多人在网上放出来的各种各样的这个震惊的例子，这个 GPT 4 的能力是有目共睹的，那有的人已经把 GPT 4 当做这个智能的出现，当做这个 AGI 元年，甚至把它跟这个天网终结者联合到一起说事情。那最近微软其实也就是在这个 GPT 4 出来十天之后，这3月 24 号就放出来一篇论文，说这个 AGI 已经出现了，他们是拿到了早期这个 open i GPT 4 的一个版本，然后一直在做很多很多的测试，然后他们发现这个 GPT 4，还有他们之前自己的这个ChatGPT，还有 Google 的这个palm，可能还有一些别的模型其实已经展现出来比之前 am 模型更多的这个 general intelligence 这篇文章呢，长达 154 页，其实里面有很多有意思的例子，大家没事也可以读一读，看看 GPT 四还有哪些潜在的能力。

        那这里我就举一个例子，就是这个视觉的图像生成，其实刚开始的时候我们说这个 GPT 四只能接受图片或文本的输入，然后输出只能是文本。但其实也不完全是 GPT 四的一个隐藏能力，就是说它可以生成代码，然后这个代码可以干很多的事情，比如说这里用户就先给 GPT 四一些指示，然后它去生成一些能够做出这些画的代码，然后再用这个代码直接去生成这些画啊。我们可以看到其实也能生成很简单的画，就是它也是可以变相的做这个图像生成的，当然这个质量跟这个 stable diffusion made journey 是没法比，这个还是比较简陋的啊。但是接下来 GPT 4 或者 GPT 5 肯定能把这个问题做得很好了，而且不光可以生成化，它还可以不断对这个生成的话生成这个代码进行改进啊。比如说我刚开始给出一个描述之后，就是说我用这个 o 当这个人的脸，用这个字母 y 当它的身子，用 h 当它的下肢。那当然画出来的图是很简陋的，然后用户如果对这个不满意，还可以继续说这个躯干太长了，然后这个头太向右歪了，所以说他给出更多的instruction 之后，这个模型又生成出来，真的就像一个人的一个火柴棍的图。那接下他又给模型说你加一个 t shirt，加一个裤子，他就真加上了，而且还把颜色给加上了啊。另外 GPT 四不光是可以根据用户的这个指示去不停的进化，不停的得到更好的结果。同时这个 GPT 4 的模型它自己也在进化，这里面说他们分别对三个不同的这个 GPT 4 的版本去 query 了三次，去画了三幅图啊。可以明显的看到随着这个 GPT 4 模型不停的re，fine，不停的变强，这个画出的图细节也越来越多，而且越来越像一个独角兽了，所以这可能就算是 GPT 4 的一个隐藏能力。在这篇论文里作者还写的就是他还可以去生成音乐，然后他也可以使用工具，所以 GPT 4 能干的事远比他那个技术报告里写的要多得多。

AI 会不会取代我？

        那鉴于 GPT 四如此强大，能做的事情这么多，甚至都有人怀疑它已经有智能了，那肯定很多人都开始担心说 AI 会不会取代我？ AI 会不会取代大部分的这个工作岗位啊？所以就像刚才在那个博文里说的一样， open i 和其他的这个研究者很快就做了一个这个报告，就是说这个 GPT 系列的模型到底对这个劳动力市场会带来怎样的影响。

        那具体这篇论文我肯定就不细讲了，我们可以直接来看一下它这个结论，但发现大概有 80% 的这个美国的这个劳动力会因为这个大语言模型的到来而受到影响，大概是他们平时工作中 10% 的这个任务都会受到影响，那这个还算影响比较小的，也就是说 10% 的工作受到影响， 90% 的都还得由人完成。但是后面他又补了一句，当然有 19% 的这个工人，或者也就是说 19% 的工作话，会看到他们有 50% 的工作有可能都会被影响。那这个影响就非常大了，也就是说 AI 能替你完成至少 50% 以上的工作任务。
        那么接下来稍微看一下，到底是哪些工作受的影响比较多，那在论文的 14 页，作者先做了一个总结，就是他们发现大语言模型带来的影响是跟这个 science 和这个 critical thinking 的这个技能是反向相关的。也就是说如果你有这种做科研、做基础科学研究的能力，或者说思维很缜密，作出的决定又快速又合理，那这些技能点是非常好的，可能大语言模型还不具备。相反，哪些技能点是跟大语言模型冲突了？就是写代码和写文章，所以他这里说这个也就意味着说凡是跟这两个技能点相关的这些工作可能会受到较大的影响。

        然后我们再来看一下 16 页的这个表4，这里面就罗列一下哪些职业会受到最大的影响。当然这里面这个 exposure 的定义不是说你真的会被取代，比如说这里你不是说这个数学奖 100% 就被取代了，他只是说你有 50% 的工作能被 AI 所完成，它会变成你一个好的助手，能帮助你去更好的完成你的任务。那这里面我们可以看到，比如说这个翻译，然后做 survey 的research，还有这些作家呀。Have the animal scientist, PR specialist, writer are alsosir，这里面比较有意思的，它是把这个 mathemitation 数学家列在了这里，而且这些都是100%，这些其实就看你怎么理解，有些人会觉得好可怕，它有可能会取代我的工作公司可能会让降本增效。那有些人其实就觉得这是一个机会，它能极大的提升我的这个生产力。那比如说数学大佬这个陶哲轩，他之前在 Twitter 上就是说他其实 ChatGPT 出来之后就使用了一下，他就觉得很好，虽然说不能帮他解决真正的数学问题，但是往往会给他一些启发，所以他现在经常把 ChatGPT 或者 GPT 4 当成一个工具，去帮助他研究这个数学问题。然后下面还有这个 proofreader court reporters 比较有意思的是 Blockchain engineer 为什么单独把这个区块链 engineer 列出来，而不是其他的engineer？这个我也就不知道了，得去具体看一下他这里这些职业都是怎么分类的，这个 evaluation 是怎么做的？

        那这篇文章最后还给出了一个很有意思的表格，嗯，他说以下这些职业是没有这个 label 的 expose task，就是基本不太会受到什么影响。那我们一看就知道这是肯定的，因为他这里说的比如说运动员，或者说什么装修工，或者说是厨师，或者说各种各样的helper嗯，比如说木匠、刷漆匠，然后这个搞房顶的。那这些职业都是真的需要去做的，那在机械臂和机器人成熟之前，这些事情不是动动嘴就能解决的，它必须得有人真的去做才行，所以基本上这些工种是不会受到大语言模型的影响。

        那同样这也能给我们一些启示，也就是说接下来这个 3D 的research，还有这个具身AI，还有 Robotics AI，还有所有的这个多模态，真的这个语音、文本、图像、视频、 3D 全都融合到一起，才能是真的一个非常强大的AI。那其实离那个 AI 还是有一段距离的，具体是十年、二十年还是三十年、五十年，这个就不得而知了。
        那这两天，也就是3月 24 号，杨乐坤又做了一次报告，也是说现在这个大语言模型还是需要很多的改进的，现在这个根本不能称作是智能，甚至它在第二页里又用它的经典名言 machine learning SUCKS，当然他也不敢说的太狠，所以只能说跟人和动物比这个 machine learning sucks。然后在他后面的这个 slice 里，他也说现在这个大语言模型这个性能是非常amazing。但同时他们也会犯这个非常 stupid mistake，比如说底下所有的这些错误，而且大语言模型对真实的世界一无所知，他们没有 common sense，他们也不能计划他们的这个输出，因为这些 model 都是 auto regressive 一个 token 往外生成，而且每次生成的也都不一样，所以说他最后就给出了他的opinion。但他就说这个 auto regressive 大语言模型 are dont 就没有任何前途，那所以说接下来路该怎么走啊？这个 AGI 到底该怎么做，其实还是一个悬而未决的问题啊。并不是说 research 接下来没法做了，并不是说 NLP 领域已经没有了，或者说 CV 领域也没有了，其实并不是，只是这个研究的范式改变了，它就是一次 paradime shift，接下来要研究的问题跟之前可能不一样而已。

        那另外一个我想分享给大家的Twitter，就是昨天 Banard 刚放出来的。 Banard 是马普索的 director ETH 的professor，也是 Alice 那个项目的主席，而是 machine learning 界的大佬啊。他昨天就发了一个推，他说现在有一个自相矛盾的东西，就大家对这个大语言模型都非常的excited，有些人甚至认为这个 AGI 马上就要到来了，但是很多学生非常的depress，就觉得他们还要不要读PhD？他还要不要做research？到底做什么样的research？做这些 research 是不是已经毫无意义了呢？所以接下来他就用自己的这个亲身经历来告诉大家，其实还是有很多很多可以做的，而且现在正是一切的开始。

        他说在他高中的时候，他决定要去学物理，但是他有一次读到了一篇文章，说霍金说当他完成他的工作以后，物理将会变得非常的无聊，也就是说没什么有趣的话题，或者有趣的发象，当时他就陷入了这个存在危机，但是幸运的是很快就解除了。当然我对物理的历史不是很了解，所以也不知道这发生了什么。然后伯纳尔的又说，很多年之后，当他完成了这个 master 的时候，他当时做的是 quantum measurement，然后这个危机又回来了，那这个危机是怎么来的呢？他说他当时正在学习，然后非常欣赏就是这个 professor 的工作。然后当他去问自己的导师说这个人最近在干什么的时候，导师说其实这个人已经离开这个 quota field 了，因为他觉得接下 20 年都不会再有什么重大的法项，他觉得他等不了那么久，所以就已经走了。那这一次这个危机一直存在下去了，也有可能真的就这 20 年没什么发展，所以伯纳尔就换方向到了 machine learning。他说他从来都没有后悔，因为到现在为止还有非常非常多的问题悬而未决，而且现在大语言模型遇到的问题其实跟 30 年之前 machine learning 领域遇到的问题还是一样的啊。我们现在还是不知道大语言模型是怎么工作，它是怎么泛化的，比如说刚才说的怎么用单语言就到多语言了，怎么就有这种涌现的能力了？谁也不知道，我们也不知道该怎么提高他们这个做推理的能力，尤其是做这种因果推理的能力，而且我们还需要更多的方式去阻止他们生成有害的文字，或者带来比较坏的社会影响。而且除此之外，这现在只是文本所有的这些问题，还有更多的问题都是在文本之外，因为还有更多的这个modelity。最后 banner 给所有的学生说，千万不要灰心丧气，因为整个社会，整个 research 领域都需要你们。然后又借用了一下 Jeff Hint 的一句话，整个社会的未来是基于一些研究生，然后这些研究生对我说的每一句话都保持深深的怀疑的态度。
        我看完这个 Twitter 其实挺感动，我觉得 banner 写的真的是真情流露，而且又是在如此魔幻的这个 2023 年，或者说魔幻的这个 3 月份，其实就在最疯狂的这个 AI 这一周之前呢。嗯，大家可能都知道这个 Silicon valley bank SVB 倒闭了，是美国的第 16 大银行，然后紧接着过了几天，第二十大银行 Signature bank 也倒闭了啊。其实在这两家银行倒闭之前，也就是3月 9 号，另外一家小一点的银行 super gate 也宣布倒闭，所以一边是金融市场那边疯狂了一周，但同时这一边 AIGC 又高歌猛进，仿佛未来以来。所以我觉得更多的还是保持一颗平常心，还有好奇心，学习和改进这些最新出来的技术，不用太担心 AI 会取代你的工作，或者 AI 会取代人类。那今天 GPT 4 就先说到这里，我们下次来讨论一下 two former 和 ChatGPT plugins。