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GPT-4技术报告（中文）.pdf

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GPT-4的技术报告概述了GPT-4的开发，这是一个大型多模态模型，可以接受图像和文本输入并产生文本输出。GPT-4在各种专业和学术基准上表现出人类水平的表现，包括以大约前10%的分数通过模拟律师考试。该报告强调了开发深度学习基础设施和优化方法是该项目的一个关键挑战，这些方法在广泛的规模范围内表现出可预测性，这使得研究人员能够预测GPT-4的预期性能，并在大规模运行中进行测试，从而提升了训练的信心。 该报告讨论了GPT-4的能力、局限性和安全特性。GPT-4是一种Transformer model风格的模型，它使用公开可用的数据和第三方提供商授权的数据进行预训练，用于预测文档中的下一个token。然后，使用来自人类反馈的强化学习（RLHF）来微调模型。 该报告的范围和限制在于其重点介绍了GPT-4的能力、局限性和安全特性。GPT-4的开发带来了重大的安全挑战。该报告包括一个广泛的系统卡，其中描述了研究人员预见的偏见、虚假信息、过度依赖、隐私、网络安全、扩散等方面的风险。它还描述了为减轻GPT-4部署的潜在危害而采取的干预措施，包括与领域专家的对抗性测试以及模型辅助的安全管道。 报告讨论了可预测的缩放。GPT-4项目的一个重点是建立一个可预测扩展的深度学习堆栈。为了解决这个问题，研究人员开发了基础设施和优化方法，这些方法在多个规模上具有高度的可预测性。这些改进使研究人员能够可靠地预测GPT-4性能的某些方面，而这些性能来自使用1000 × -10,000 ×较少计算训练的较小模型。 报告还探讨了模型能力。研究人员在一系列不同的基准上测试了GPT-4，包括最初为人类设计的模拟考试。研究人员没有为这些考试做专门的培训。考试中的少数问题是模型在训练中看到的。总的来说，GPT-4在大多数专业和学术考试中表现出人类水平的表现。值得注意的是，它通过了统一律师考试的模拟版本，分数在考生中排名前10%。 该报告还讨论了GPT-4的局限性。尽管GPT-4有能力，但它与早期的GPT模型有相似的局限性：它并不完全可靠，可能会出现“幻觉”，具有有限的上下文窗口，并且不学习。使用GPT-4输出时应谨慎，特别是在可靠性很重要的上下文。 GPT-4的能力和局限性带来了重大和新颖的安全挑战，考虑到潜在的社会影响，研究人员认为仔细研究这些挑战是一个重要的研究领域。该报告包括一个广泛的系统卡，其中描述了研究人员预见的偏见、虚假信息、过度依赖、隐私、网络安全、扩散等方面的一些风险。 研究人员重点介绍了GPT-4-early和GPT-4-launch的区别。前者反映了GPT-4在应用最小安全缓解措施时的风险，后者反映了本系统卡中概述的进一步缓解。GPT-4-early在发现销售非法商品或服务的网站以及策划攻击等方面带来了更大的风险。此外，模型一致性的增强使其能够生成更可信、更有说服力的内容。 安全指标的改进，表明研究人员的缓解措施显著改善了GPT-4的许多安全特性。与GPT-3.5相比，研究人员已经将模型响应不允许内容请求的趋势降低了82%，GPT-4根据研究人员的策略响应敏感请求（例如，医疗建议和自残）的频率增加了29%。 总之，研究人员通过各种安全措施和流程提高了GPT-4的安全性。此外，GPT-4和后续模型有可能以有益和有害的方式对社会产生重大影响。
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