OpenAI正式发布GPT-4：支持图像和文本的输入、 处理中文的准确度大幅提升

GPT-4：

The image shows a package for a “Lightning Cable” adapter with three panels.

Panel 1: A smartphone with a VGA connector (a large, blue, 15-pin connector typically used for computer monitors) plugged into its charging port.

Panel 2: The package for the “Lightning Cable” adapter with a picture of a VGA connector on it.

Panel 3: A close-up of the VGA connector with a small Lightning connector (used for charging iPhones and other Apple devices) at the end.

The humor in this image comes from the absurdity of plugging a large, outdated VGA connector into a small, modern smartphone charging port.

翻译如下：

图片显示了一个 “Lightning Cable” 适配器的包装，总共包含三个部分。

面板 1：一部智能手机，其充电端口插着一个 VGA 接口（大的蓝色 15 针接口，通常用于电脑显示器）。

面板 2：”Lightning Cable” 适配器的包装上有一张 VGA 接口的图片。

面板 3：VGA 连接器的特写，末端是一个小的 Lightning 连接器（用于为 iPhone 和其他苹果设备充电）。

这张图片的笑点来自于：展示了将一个大的、过时的 VGA 连接器插入一个小的、现代的智能手机充电端口的荒谬性。

上面的例子看起来很简单，OpenAI 紧接着展示了高级用法 —— 像人类一样读论文。简单来说就是给 GPT-4 提供论文的图片格式文件，让它阅读并总结出要点。效果如下：

甚至直接让 GPT-4 回答图片中对应题号的问题：

GPT-4 局限性

尽管功能强大，但 GPT-4 与早期的 GPT 模型具有相似的局限性，即生成的结果不符合事实。因此它仍然不完全可靠（它会产生 “幻觉” 事实并出现推理错误）。

虽然这仍然是一个问题，但 GPT-4 相对于以前的模型（它们本身在每次迭代中都在改进）显着减少了 “幻觉”。在内部的对抗性真实性评估中，GPT-4 的得分比最新的 GPT-3.5 高 40%：

 

与 GPT 3.5 的对比

据介绍，对于日常的谈话，GPT-3.5 和 GPT-4 之间的区别可能很微妙。但当任务的复杂性达到足够的阈值时，差异就会出现 ——GPT-4 比 GPT-3.5 更可靠、更有创意，并且能够处理更细微的指令。

为了了解这两种模型之间的区别，OpenAI 通过各种 benchmark 进行了测试，包括最初为人类设计的模拟考试。从下图可以看出，GPT-4 的成绩大部分都比 GPT-3 好。

GPT-4 也在多项测试项目中取得了接近满分的成绩：

• USABO Semifinal Exam 2020（美国生物奥林匹克竞赛）
• GRE 口语

OpenAI 还将机器学习模型的传统 benchmark 用于评估 GPT-4。结果显示，GPT-4 已经远远超过现有的大型语言模型，以及大多数最先进的 (SOTA, state-of-the-art) 模型。benchmark 数据如下：

在 MMLU benchmark 中（一个基准数据集，包括来自于 STEM、人文、社科等 57 个学科的选择题，它用于测试 LLM 的世界知识和问题解答的能力），GPT-4 处理中文的准确度大约是 80%，已经优于其他 LLM 的英文表现，比如 GPT-3.5、Chinchilla、PALM。

试用方式

1. ChatGPT Plus 订阅用户可尝鲜体验，他们将在 chat.openai.com 上获得具有使用s上限的 GPT-4 访问权限。
2. 调用 API，访问
   https://openai.com/waitlist/gpt-4 进入等待名单

   另外，

   现在只支持纯文本的请求（图像输入还在 alpha 阶段）

   定价：prompt – $0.03 per 1k token, completion – $0.06 per 1k token

   context 长度为 8192 tokens，并且提供 32768 token 的版本（价格也更贵，$0.06 & $0.12)