屏幕截图等任务时表现出色。第二,更好的性能和表现:相比前代
GPT-3.5,在处理复杂任务时表现更为出色,在各大面向人类的考试中
展示出了更高的准确性、可靠性、创造力和理解能力。第三,Test-Time
Techniques 扩展能力:GPT-4 使用了 Test-Time Techniques 如
few-shot 和 chain-of-thought prompting 进一步扩展了其能力,使其能
够更好地处理新领域和任务。第四,安全性优化:GPT-4 重视安全性,
生成回复的正确性得到了重点优化。它还进行了对抗性真实性评估,以
避免潜在的安全隐患。第五,开源框架支持:OpenAI 开源了用于评价
大语言模型的开源框架 OpenAI Evals,可以帮助研究人员和开发者评
估他们的模型,并提供更好的指导。第六,模型训练和监控:OpenAI
强调对模型进行评估和监控的重要性,以避免潜在的安全隐患。GPT-4
也已被应用在了 OpenAI 内部,例如内容生成、销售和编程,并在模型
训练的第二阶段负责输出评估、对齐工作。这里我们也抛一个问题:(究
竟如何定义“模型的性能?”模型越来越难评估了,比如说,市场认为的
某些某些不如 chatgpt,但是也有人测试觉得更好,是怎么定量的评估
呢?)3.Reverse inverse scaling prize:一些随着模型变大性能下降的
任务,在 GPT-4 上不再出现类似现象(曾经没法通过增大模型规模提升
性能的任务现在也解决了)如何理解 reverse inverse scaling prize?通
过阅读论文原文,Inverse Scaling Prize 提出的几个任务,模型性能会
随着 scale 的扩大而下降,但是我们发现 GPT-4 扭转了这一趋势。也
就是说,GPT-4 scale 扩大,性能也不会下降。见下图:
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