資料介紹
人工智能(AI)研究人員一直在開發(fā)和完善大型語言模型(LLMs),這些模型在各種領(lǐng)域和任務(wù)中表現(xiàn) 出非凡的能力,挑戰(zhàn)我們對(duì)學(xué)習(xí)和認(rèn)知的理解。由OpenAI開發(fā)的最新模型GPT-4[Ope23],是使用前所未有 的計(jì)算和數(shù)據(jù)規(guī)模訓(xùn)練出來的。在本文中,我們報(bào)告了我們對(duì)GPT-4早期版本的調(diào)查,當(dāng)時(shí)它還在OpenAI 的積極開發(fā)中。我們認(rèn)為,(這個(gè)早期版本的)GPT-4是新一批LLM的一部分(例如,與ChatGPT和谷歌的 PaLM一起),它比以前的AI模型表現(xiàn)出更多的通用智能。我們討論了這些模型的上升能力和影響。我們證 明,除了對(duì)語言的掌握,GPT-4還能解決跨越數(shù)學(xué)、編碼、視覺、醫(yī)學(xué)、法律、心理學(xué)等領(lǐng)域的新穎而困難 的任務(wù),而不需要任何特殊的提示。此外,在所有這些任務(wù)中,GPT-4的表現(xiàn)都驚人地接近人類水平,而且 往往大大超過了ChatGPT等現(xiàn)有模型。鑒于GPT-4能力的廣度和深度,我們認(rèn)為可以合理地將其視為人工通 用智能(AGI)系統(tǒng)的早期(但仍不完整)版本。在我們對(duì)GPT-4的探索中,我們特別強(qiáng)調(diào)發(fā)現(xiàn)它的局限性 ,并討論了在向更深入和更全面的AGI版本邁進(jìn)時(shí)面臨的挑戰(zhàn),包括可能需要追求一種超越下一個(gè)單詞預(yù)測(cè) 的新范式。最后,我們對(duì)近期技術(shù)飛躍的社會(huì)影響和未來的研究方向進(jìn)行了思考。
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