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2023年3月15日与往日的周三并没有什么不同,早上一觉醒来,邮箱里收到一封来自OpenAI 的邮件,全文如下:
GPT-4 is here – join the live demo for developers at 1 pm PDT!
We’ve created GPT-4, our most capable model. We are starting to roll it out to API users today. Please join us today, March 14th, at 1 pm PDT for a live demo of GPT-4. |
About GPT-4 GPT-4 can solve difficult problems with greater accuracy, thanks to its broader general knowledge and advanced reasoning capabilities.
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Availability
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API Pricing gpt-4 with an 8K context window (about 13 pages of text) will cost $0.03 per 1K prompt tokens, and $0.06 per 1K completion tokens. |
Livestream Please join us for a live demo of GPT-4 at 1pm PDT today, where Greg Brockman (co-founder & President of OpenAI) will showcase GPT-4’s capabilities and the future of building with the OpenAI API. |
—The OpenAI team |
邮件大意是:GPT-4君临城下,API已经开放,欢迎开发人员试用。邮件中对GPT-4 做了简单介绍,声称得益于广博的知识库和先进的推理能力,它能精准地解决难度系数相对比较高的问题。与此同时OpenAI开放了API(应用编程接口),邀请了等候列表中的部分开发人员试用GPT-4 API;参与模型评估的开发人员具备使用GPT-4 API的优先权。受到容量的限制,对ChatGPT Plus用户访问GPT-4的权限做了动态调整。
在邮件的最后,给出了使用API 的报价:对于窗口显示8K 内容(大概13页文本)的GPT-4 ,1K prompt tokens收费3美分,1K completion tokens收费6美分;对于窗口显示32K 内容(大概52页文本)的GPT-4 -32k,1K prompt tokens收费6美分,1K completion tokens收费12美分。OpenAI表示从今天起,可以使用演示版GPT-4。
这封邮件宣布了GPT-4已悄然登场,那么问题来了,它到底有哪些过人之处,有哪些特异功能可以用来炫酷,惊艳了你我他?让我们来听听它自己怎么说:
根据目前GPT-3的表现和未来AI发展的趋势,推测GPT-4可能会具有以下特点和功能:
更强大的语言理解和生成能力:GPT-4可能会比GPT-3更深入地理解语言的结构和意义,能够更准确地理解和生成自然语言。
更广泛的应用领域:GPT-4可能会在更多的领域得到应用,例如自然语言对话、自然语言生成、文本分类、信息检索等等。
更高效的学习和推理能力:GPT-4可能会通过更加先进的算法和架构实现更高效的学习和推理能力,可以更快速地从大规模数据中学习知识,同时也可以更加有效地利用已有的知识来解决新问题。
更强大的多语言处理能力:GPT-4可能会支持更多的语言,同时也能够更好地处理多语言之间的翻译和对话。
更加精细的生成和控制能力:GPT-4可能会支持更加精细的文本生成和控制能力,例如能够根据用户提供的条件和要求生成符合要求的文本内容,实现更加个性化和定制化的应用。
虽然GPT-4只是处于演示测试阶段,但是,有一点是肯定的GPT-4会在各个方面都比GPT-3更加强大和智能,同时也会带来更多新的功能,使得人工智能技术在各个领域得到更加广泛的应用。业界和学界对此信心满满,多家自媒体大号以此为题大写特写,3月15号 人工智能领域的大号80% 均以GPT-4为主题,在大众为之欢呼雀跃的同时,笔者认为GPT-4并非十全十美,它还存在着以下问题函待解决:
数据依赖性:像所有的机器学习算法一样,GPT-4的表现很大程度上取决于训练数据的质量和多样性。如果训练数据存在偏差或不完整,GPT-4的表现可能会受到影响。
对抗攻击:像所有的深度学习模型一样,GPT-4可能受到对抗攻击的影响,导致其输出不准确或不可靠。
计算资源需求高:GPT-4可能需要更多的计算资源才能训练和推理,这可能限制了其在某些场景下的应用。同时,也可能导致GPT-4的成本更高。
缺乏真正的理解能力:尽管GPT-4可能具有非常强的语言理解和生成能力,但它仍然缺乏真正的理解能力。这意味着它只是通过统计和模式匹配的方式进行处理,而缺乏真正的推理和抽象能力。
伦理和道德问题:随着GPT-4的发展,可能会涉及到更多的伦理和道德问题,例如隐私保护、数据安全、数据权利等等。这些问题可能会影响到GPT-4的应用和发展。
出于篇幅原因,笔者不对上述问题展开详细论述,对上述相关课题感兴趣的读者可以在文后留言。GPT-4虽然没有正式发布,但它今天华丽的登场,已经惊艳了四座,小伙伴们拭目以待。
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