Q13FC1350000400 32.768KHZ 12.5PF愛普生晶振讀圖考高分高效率GPT-4快速發(fā)展歷程
能讀圖、考高分、訓(xùn)練高效的GPT-4,還帶來(lái)什么驚喜?GPT-4的視覺(jué)輸入GPT-4的視覺(jué)可以將圖像作為輸入,并生成標(biāo)題、分類和分析,還可以利用圖像和文本的信息來(lái)完成各種任務(wù),例如:從圖片中提取信息并回答問(wèn)題;根據(jù)圖片生成描述性或創(chuàng)意性的文本;愛普生晶振根據(jù)文本生成相關(guān)的圖片;識(shí)別圖片中的物體、人物、場(chǎng)景等.在其他語(yǔ)言的能力上,OpenAI使用AzureTranslate將MMLU基準(zhǔn)——一套涵蓋57個(gè)主題的14000個(gè)多選題--翻譯成了各種語(yǔ)言.在測(cè)試的26種語(yǔ)言中的24種語(yǔ)言中,GPT-4的表現(xiàn)優(yōu)于GPT-3.5和其他LLM（Chinchilla,PaLM）的英語(yǔ)表現(xiàn),包括低資源語(yǔ)言,如拉脫維亞語(yǔ)（Latvian）、威爾士語(yǔ)（Welsh）和斯瓦希里語(yǔ)（Swahili）從數(shù)據(jù)來(lái)看GPT-4對(duì)于中文等非英語(yǔ)語(yǔ)言也有很大的進(jìn)步,處理中文的準(zhǔn)確度大幅提升.GPT-4的語(yǔ)言和考試能力GPT-4是OpenAI擴(kuò)展深度學(xué)習(xí)的最新里程碑.
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它通過(guò)模擬律師考試,分?jǐn)?shù)在應(yīng)試者的前10%左右;相比之下,GPT-3.5的得分在倒數(shù)10%左右.OpenAI通過(guò)使用最新的公開測(cè)試（在奧林匹克競(jìng)賽和AP自由回答問(wèn)題的情況下）或購(gòu)買2022-2023年版本的模擬考試來(lái)繼續(xù)進(jìn)行.他們沒(méi)有針對(duì)這些考試進(jìn)行專門培訓(xùn),不過(guò)該模型在訓(xùn)練期間看到了考試中的少數(shù)問(wèn)題.OpenAI認(rèn)為結(jié)果是具有代表性的.GPT-4是通過(guò)在微軟Azure上訓(xùn)練大量的數(shù)據(jù)來(lái)生成的.32.768K晶振時(shí)鐘晶振微軟已經(jīng)向這家初創(chuàng)公司投資了數(shù)十億美元.GPT-4使用了OpenAI最新一代人工智能架構(gòu)Pathways研發(fā)的5400億參數(shù)大模型——PaLM,可以接受圖像和文本輸入,輸出文本,具備標(biāo)記因果關(guān)系、上下文理解、推理、代碼生成等等多項(xiàng)功能,其中常識(shí)推理能力更是較之前提升了20%.在3月15日凌晨1點(diǎn),OpenAI發(fā)布GPT-4最新語(yǔ)言模型,而這距離ChatGPT的上線僅僅過(guò)去了4個(gè)月時(shí)間.
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目前簡(jiǎn)單了解下GPT的快速發(fā)展歷程:
2017年6月,Google發(fā)布論文《Attentionisallyouneed》,首次提出Transformer模型,成為GPT發(fā)展的基礎(chǔ).
2018年6月,OpenAI發(fā)布了第一個(gè)GPT模型,使用了117M參數(shù)和80萬(wàn)詞匯量的Transformer模型,在12個(gè)自然語(yǔ)言處理任務(wù)上取得了優(yōu)異的結(jié)果.
2019年2月,OpenAI發(fā)布了GPT-2模型,使用了15億參數(shù)和50萬(wàn)詞匯量的Transformer模型,在36個(gè)自然語(yǔ)言處理任務(wù)上刷新了記錄.
2020年5月,OpenAI發(fā)布了GPT-3模型,手機(jī)晶振使用了1750億參數(shù)和50萬(wàn)詞匯量的Transformer模型,在多個(gè)自然語(yǔ)言處理任務(wù)上達(dá)到了人類水平或超越人類水平.
2021年11月,OpenAI發(fā)布了ChatGPTPlus模型,使用了300億參數(shù)和100萬(wàn)詞匯量的Transformer模型,在對(duì)話生成方面表現(xiàn)出驚人的能力.
2023年3月,OpenAI發(fā)布了GPT-4模型,使用了5400億參數(shù)和100萬(wàn)詞匯量的PaLM架構(gòu),在多種輸入輸出類型上展現(xiàn)出強(qiáng)大的生成能力.
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