GPT-4论文精读_gpt4 读论文

导言

OpenAI发布的GPT4技术报告重点介绍了GPT4的能力有多么强大，以及安全方面的考虑，但是对训练和提升方法只字未提。Pytorch Lightning框架的创始人William Falcon说GPT-4的technical report其实就告诉大家We use python。

GPT-4和之前所有的模型都不一样的地方，是它可以接受图片作为输入，GPT-4可以允许用户去定义任何一个视觉或语言的任务。总的来说，GPT-4相比之前的GPT系列的模型，它的提升如下：

1. GPT-4是一个多模态模型，能接受文本/图片的输入，输出是纯文本。

2. GPT-4基本能达到类人的表象。

2. GPT-4在许多真实场景中不如人类强大，但在各种专业和学术基准测试中表现出与人类想当的性能。

3. GPT-4训练前所未有的稳定，可以准确地预测模型训练的结果（通过小规模训练的模型，准确预估大模型的结果，具体预测效果见图1）。

训练

GPT-4和之前的GPT模型一样，也是用预测文章中下一个词的方式去训练的。为了和人类的意图尽可能保持一致，用RLHF方法把模型微调了一下。

模型的能力看起来好像是从预训练的过程中得到的，后续的RLHF地微调并不能提高在考试上的成绩。模型的能力是靠堆数据、堆算力，然后用简单的language modeling loss。RLHF是用来对模型做控制，让模型更能知道我们的意图。

预测scaling

GPT-4模型关键问题是如何构建一个深度学习的infra，然后能准确地扩大上去。

Open AI研发出一套整体的infra和优化的方法，可以在多个尺度的实验上达到稳定的可以预测的行为，预测结果如下图。图一中，绿点是GPT-4，黑点是之前用较少算力训练的模型，横坐标是算力，可以通过较少算力的loss对GPT-4的loss做出精准的预测。

                                                                            图1

能力

在平常对话中，GPT3.5和GPT4区别非常小。区别随着任务难度的增加慢慢体现出来。GPT-4更加可靠，更加有创造力，能够处理更加细微的人类的指示。

1.测试GPT-4的考试能力，如下图：

在一些GPT3.5表现很差的考试上，GPT-4进步显著。

2.OpenAI在传统的Benchmark上测试GPT-4的性能，跟之前的language mode（GPT-3.5、LM SOTA、SOTA）相比全面碾压，测试结果如图：

3.证明GPT-4在多语言上的能力，如图：

局限性

GPT-4和之前的GPT系列的模型还有外面的别的模型相比，安全性已经大幅提高，但还不是完全可靠。在内部对抗性事实评估中，GPT-4的得分比最新的GPT3.5高出40%。

危害

Red Teaming 利用人力、利用GPT-4自己去提升safety的要求，GPT-4比GPT-3.5能少回答82%的问题，采取的两个缓解措施具体如下

1. 找各领域专家进行对抗测试，希望让模型学会哪些该回答、哪些不该回答、拒绝不合理的要求。

2. 新增了安全方面的奖励分数，由模型的一个分类器提供，分类器用于评估提示词是否安全。很难保证模型不输出危险内容，但是判断模型输出是否危险是比较容易的。

影响

OpenAI和其他的研究者做了一个报告(arXiv:2303.10130)，大概80%的美国的劳动力，他们平时工作中10%的任务会因为这个大语言模型的到来而受到影响。19%的工人会有50%的工作可能被影响。

大语言模型带来的影响和science以及critical thinking的技能反向相关。

而写代码、写文章这些技能点和大语言模型冲突。

Yann LeCun的报告中指出，现在的大语言模型还是有很多地方需要改进。大语言的性能非常amazing，但也会犯一些非常愚蠢的错误，而且大语言模型对真实世界一无所知。接下来的路怎么走，AGI到底怎么做，其实还是一个悬而未决的问题。对于NLP领域、CV领域研究的范式改变了，但research仍然可以继续做，现在正是一切的开始，作为相关领域的研究者，应该保持一颗平常心，坚持学习新技术并探索他们的改进方向。

本文根据B站GPT-4论文精读视频所写，B站视频链接如下：

GPT-4论文精读【论文精读·53】_哔哩哔哩_bilibili