rhg人工智能（道阻且长，未来可期，从GPT-4窥得通用人工智能时代的冰山一角！）

大家这两天是不是又被满屏的ChatGPT相关的文章信息给轰炸得不轻  
    
    
    
，说实话

     


     


     


  ，我真的对ChatGPT的热度如此经久不衰这个问题非常感兴趣    
    
    
  。从去年刚面世时 




 




 




 
，小范围内造成的行业震荡  

   

   

   

，到今年二月份铺天盖地得铺舆论造势

     

     

     

 ，引发全民热潮   


     


     


     
。热度稍退的时候  




  




  




  ，宣布GPT-3.5开源  


  


  


  


，在行业内视角聚焦于文心一言之时
     
     
     
，再度宣布GPT-4上线



 




 




 




。

要不是这个地方不合适
   




   




   




   ，今天高低要跟大家唠两口这其中的舆论博弈 



 



 



 


，真的精彩至极！可以说是把大众的心理拿捏得死死的                ，但今天我们不讲舆论造势

    




    




    




   ，我们来谈谈GPT-4到底是什么？

凌晨上线

















，一石激起千层浪

3月15日凌晨                 ，ChatGPT-4正式上线

     



     



     



   ，再跟大家介绍一下
















，ChatGPT是什么？ChatGPT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   

   

   

 。虽然在许多生活实际场景中不如人类 




 




 




 
，但GPT-4在各种专业和学术测试中表现出拥有专业人士的水平  

   

   

   

，更是通过美国的律师资格考试 Uniform Bar Exam并获得了排名前10%左右的好成绩    

     

     

     。

再来说说这次上线的GPT-4又是个什么？GPT-4是基于Transformer的模型

     

     

     

 ，经过训练后可以预测文档中的next token




  




  




  




。而OpenAI 为了提高准确性和确保GPT-4遵守行为规范  




  




  




  ，在预训练阶段使用了RLHF  


  


  


  


，同时也会在后训练过程中控制模型  


  


  


。

功能强大
     
     
     
，当刮目相看

根据OpenAI GPT-4发布会以及OpenAI Blog的相关介绍
   




   




   




   ，我们可以了解GPT-4的如下表现：

能够对文本进行很好的总结和加工     
     
     
     。而且与GPT-3.5相比的话 



 



 



 


，GPT-4能够完成一些GPT-3.5做不了的文章总结任务                ，比如将一段文本总结成一段能够押韵的话语等




   




   




   



。 代码生成功能更加强大
 



 



 



。能够用GPT-4实现一个Discord机器人

    




    




    




   ，它通过先生成伪代码

















，然后根据伪代码一步一步实现具体功能                   。 可以接受图像输入                 ，并且能够要求它对图片进行描述 




    




    




    


。 生成回答的文本长度极大增加

     



     



     



   ，目前可以达到32000个tokens
















。 能够根据人类绘制的原型图草图生成HTML！简直让人类都大惊失色！ 能够实现复杂推理
















，比如产品发布会上所举的那个税务例子  
    
    
    
，GPT-4会根据给他的税务法律等文件进行复杂推理

     


     


     


  ，直接帮你解决税务疑问                  。

除此之外 




 




 




 
，GPT-4还可以写编程  
    
    
    
、做梗图

     


     


     


  、回答问题 




 




 




 
、解读图片等其他更多扩展技术能力  



     



     



     

。而且研究人员发现  

   

   

   

，现在的矛盾是 AI 的能力和人类想象力之间的矛盾

















。

深度解析

     

     

     

 ，吾将上下而求索

从技术层面来讲的话  




  




  




  ，GPT-4 相对于以前的模型（指的是已经过多次迭代和改进）  


  


  


  


，对于判断失误这个问题已经有了显著改善    
    
    
  。而在OpenAI的内部对抗性真实性评估中
     
     
     
，GPT-4的得分比前段时间宣布开源的ChatGPT使用的GPT-3.5模型能力高了有40%   


     


     


     
。

很显然
   




   




   




   ，虽然 GPT-4 目前对于许多现实场景的处理还是比我们人类差 



 



 



 


，但其在各种专业领域及自身的学术基准上已表现出和人类相当的水平                ，甚至可以说

    




    




    




   ，它凭借自身强大的数据储存已经远超大部分人类了

















，当然也包括我了



 




 




 




。

目前GPT-4版本默认速率限制为每分钟40k个Token和每分钟200个请求                 ，而GPT-4的上下文长度为8192个Token

     



     



     



   ，最多提供32768个Token上下文（约 50 页文本）版本的有限访问
















，但版本也会随着时间自动更新   

   

   

 。

发展风口  
    
    
    
，良时正可用

不管是GPT-4的发布

     


     


     


  ，还是今天下午文心一言开的发布会 




 




 




 
，无一不预示着人工智能技术已经步入通用人工智能新时代    

     

     

     。在这样的大环境下  

   

   

   

，低代码开发对通用人工智能时代的到来更是有极大的积极意义

     

     

     

 ，就以JNPF快速开发平台来举例讲吧  




  




  




  ，看看低代码开发是怎么为通用人工智能时代提供发展动力的

降低技术门槛

低代码开发可以让非专业技术人员也能够轻松创建应用程序  


  


  


  


，这有助于更多的人参与到通用人工智能的开发中来
     
     
     
，进一步降低技术门槛
   




   




   




   ，促进技术的普及和应用




  




  




  




。

提高开发效率

低代码开发可以快速创建应用程序 



 



 



 


，通过自动生成代码和可视化的开发工具                ，可以大大减少开发时间和成本

    




    




    




   ，提高开发效率

















，使得通用人工智能的开发更加迅速和灵活  


  


  


。

加速应用上线

低代码开发可以快速创建原型和应用程序                 ，使得通用人工智能的应用能够更快地上线和投入使用

     



     



     



   ，提高应用的时效性和竞争力     
     
     
     。

促进创新

低代码开发可以让开发者快速尝试新的想法和创新
















，使得通用人工智能应用的开发更具创造性和灵活性  
    
    
    
，可以更好地满足用户的需求和市场的变化




   




   




   



。

提高用户体验

低代码开发可以创建更加易用和便捷的应用程序

     


     


     


  ，提高用户的体验和满意度 




 




 




 
，在通用人工智能时代  

   

   

   

，这对于应用的成功和推广至关重要
 



 



 



。

道阻且长

     

     

     

 ，行则将至

就目前来看  




  




  




  ，GPT-4是OpenAI在扩展深度学习道路上的最新里程碑                   。但也正如OpenAI所言  


  


  


  


，哪怕是GPT-4的未来也还有着很多工作要做
     
     
     
，需要通过用户和开发者的不断测试
   




   




   




   ，以及社区在模型之上构建  

   

   

   

、探索和贡献 



 



 



 


，从而持续将模型变得越来越强 




    




    




    


。

所以对目前的我们来说                ，文心一言这第一枪不管打得怎么样

    




    




    




   ，无论能达到何种技术水准

















，唯一确定的是                 ，这一次

     



     



     



   ，我们人类
















，确实离通用人工智能（AGI）更近了一步
















。