2023年GPT-4技术报告（英）-OpenAI.pdf
这份“GPT-4技术报告”由OpenAI发布，主要介绍了GPT-4的开发情况、能力、局限性、安全特性以及OpenAI为应对潜在风险所采取的措施。
**核心内容：**
* **GPT-4概述：** GPT-4是一个大型多模态模型，可以接受图像和文本输入，并生成文本输出。虽然在许多现实场景中不如人类，但在各种专业和学术基准测试中表现出人类水平的性能，例如通过模拟律师资格考试，成绩位列前10%。GPT-4是一个基于Transformer的模型，经过预训练以预测文档中的下一个token。后训练对齐过程提高了其在事实性和符合期望行为方面的表现。
* **可预测的扩展性：** 该项目的一个核心组成部分是开发基础设施和优化方法，这些方法在广泛的规模上表现出可预测性。这使得基于用不超过GPT-4计算量的1/1000训练的模型，能够准确预测GPT-4的一些性能。
* **模型能力：** GPT-4在包括模拟考试在内的各种基准测试中进行了测试，无需专门训练。在这些评估中，它表现良好，通常优于绝大多数人类测试者。GPT-4在传统NLP基准测试中也优于以前的大型语言模型，并在多种语言的MMLU基准测试中表现出强大的性能。
* **视觉输入：** GPT-4接受由图像和文本组成的提示，允许用户指定任何视觉或语言任务。
* **局限性：** 尽管GPT-4功能强大，但它仍然存在与早期GPT模型相似的局限性，例如不完全可靠（会“幻觉”事实并犯推理错误）。使用GPT-4的输出时应格外小心，尤其是在高风险情况下。
* **风险与缓解：** GPT-4的功能和局限性带来了重大且新颖的安全挑战。本报告包括一个扩展的系统卡，描述了我们在偏见、虚假信息、过度依赖、隐私、网络安全、扩散等方面的部分风险。报告还描述了为减轻GPT-4部署可能造成的危害而采取的干预措施，包括与领域专家进行对抗性测试，以及模型辅助安全管道。
* **安全措施：** OpenAI采取了多项安全措施，包括：
* 使用领域专家进行对抗性测试。
* 模型辅助安全管道，使用强化学习从人类反馈中微调模型的行为。
* 规则性奖励模型（RBRM），这是一种零样本GPT-4分类器，为GPT-4策略模型在RLHF微调期间提供额外的奖励信号。
* 监测滥用行为，并快速迭代改进模型。
* **结论：** GPT-4代表了在实现广泛有用和安全部署的AI系统方面迈出的重要一步，但仍有许多工作要做。
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