GPT-4超強的「PR90」成績嚇到人類!但OpenAI警告:還是有兩大缺陷
GPT-4超強的「PR90」成績嚇到人類!但OpenAI警告:還是有兩大缺陷

今天凌晨,OpenAI公佈了其大型語言模型的最新版本——GPT-4。該公司表示,GPT-4在許多專業測試中表現出超過絕大多數人類的水平。

具體而言,GPT-4實現了以下幾個方面的飛躍式提升:更聰明,答題水平越來越好;支持圖像輸入,擁有強大的識圖能力,但目前只限內部測試;更長的上下文,文字輸入限制提升至2.5萬字;回答準確性顯著提高;更安全,有害資訊更少。

對於普通人而言,如何理解GPT-4到底有多強多聰明?

據OpenAI透露,GPT-4通過了所有基礎考試而且是高分通過。例如,GPT-4在模擬律師資格考試的成績在考生中排名前10%左右,在SAT閱讀考試中排名前7%左右,在SAT數學考試中排名前11%左右。相比之下,曾經令人震撼的GPT-3.5 ,真實得分在倒數10%左右,GPT-4的強大已經可想而知。

ChatGPT4
圖/ 微軟

有網友評論,「如果真跟報告說的那樣就太可怕了,我感覺能力已經遠超我了。」也有人笑稱,「我躺好了!我生在了適合我的時代!」

最多的聲音則是對未來工作不保的擔憂,「還有哪個行業可以不被替代?」「消除任何幻想,AI時代橫掃全球,先思考下GPT-4不能做但你能做的。」

比以前的版本「更大」,或許也更燒錢

OpenAI稱,GPT-4比以前的版本「更大」,這意味著其已經在更多的數據上進行了訓練,並且在模型文件中有更多的權重,這使得它的運行成本更高。

同時,OpenAI並未公佈這個模型的參數量有多少。

OpenAI表示,它使用的是微Azure訓練模型,微軟已經向這家新創公司投資了數十億美元。 OpenAI沒有公佈具體模型大小的細節,也沒有公佈用來訓練模型的硬件,理由是「競爭情況」。

目前,此領域的許多研究人員認為,人工智能領域的許多最新進展,都來自於在數千台超級計算機上運行越來越大的模型,這些模型的訓練過程可能耗資數千萬美元。

為了不斷提高GPT-4性能,OpenAI還為其研發大搞「基建」。

在過去的兩年裡,OpenAI重建了整個深度學習堆棧,並與Azure一起為其工作負載從頭開始設計了一台超級計算機。一年前,OpenAI 在訓練GPT-3.5時第一次嘗試運行了該超算系統,之後他們又陸續發現並修復了一些錯誤,改進了其理論基礎。這些改進的結果是 GPT-4的訓練運行獲得了前所未有的穩定。

OpenAI聯合創辦人兼總裁格雷格·布羅克曼(Greg Brockman)表示,OpenAI預計,未來將由投資十億美元超級計算機的公司開發尖端模型,一些最先進的工具將帶有風險。 OpenAI希望對他們工作的某些部分保密,以給新創公司「一些喘息的空間,以真正關注安全並做好它。」

延伸閱讀:GPT-4「考大學」成績贏過90%考生!34項考試都名列前茅,人類怎麼辦?

侷限性明顯,GPT-4仍然不完全可靠

儘管功能已經非常強大,但 GPT-4仍與早期的 GPT 模型具有相似的侷限性,其中最重要的一點是它仍然不完全可靠,也就是還有可能胡說八道。

OpenAI也警告稱,GPT-4還不完美,在許多情況下,它的能力不如人類。該公司表示:「GPT-4仍有許多已知的侷限性,我們正在努力解決,比如社會偏見、幻覺和對抗性提示。」

總的來說,GPT-4相對於以前的模型(經過多次迭代和改進)已經顯著減輕了幻覺問題。在 OpenAI 的內部對抗性真實性評估中,GPT-4的得分比最新的 GPT-3.5模型高40%。

同時,GPT-4訓練數據還是截止到2021年9月份。這也意味著,GPT-4對於這個時間點以後的資訊,缺乏足夠的了解,也不會從其經驗中學習。

在GPT-4發布之後,OpenAI創辦人阿爾特曼發推文表示:「它仍然是有缺陷的,仍然是有限的,在你花了更多的時間第一次使用它時,它似乎比實際情況更令人印象深刻。」

中國的ChatGPT們要怎麼追?

最令人震驚的在於,按照 demo 視頻裡 OpenAI 工程師們的說法,GPT-4的訓練在去年8月就已經完成,剩下的時間都在進行微調提升,以及最重要的去除危險內容生成的工作。

這也意味著,OpenAI 內部技術,比大家想像中的領先外界更多年。更可怕的是,OpenAI還一口氣開放了API接口和相關論文!這讓中國的ChatGPT們還怎麼追?

英諾天使基金合夥人王晟曾告訴《態℃》欄目,「中國的ChatGPT們即便奮起直追,靜態來講也許兩三年能追上,我認為已經很樂觀了。」

但隨著更強大的GPT-4發布,OpenAI 的技術能力顯然仍在不斷進步,且進展速度遠比我們追的速度還要快。王晟在之前的採訪中判斷,「除非這件事突然遇到了一個瓶頸,整個科技發展方向到頭了,對方不得不停下來,或許我們還有機會追平,或者我們挖掘到一種新的技術路徑有機會追上,不然可能沒有機會了。」

與此同時,在該模型的落地和應用方面,OpenAI也有了最新進展。

新模型將提供給ChatGPT的付費用戶,也將作為API的一部分提供,允許程序員將AI集成到他們的應用程序中。 OpenAI將對750字左右的指令資訊收費3美分,對750字左右的響應資訊收費6美分。

OpenAI還介紹,摩根士丹利正在使用GPT-4來組織數據,而電子支付公司Stripe正在測試GPT-4是否有助於打擊欺詐。其他客戶還包括語言學習公司Duolingo、Khan Academy和冰島政府。 OpenAI合作夥伴微軟週二表示,新版必應搜尋引擎將使用GPT-4。

GPT-4取得的成績令人興奮,但對於還在起跑線上的中國ChatGPT們,還有大量的工作要去探索和研究,想必感受到了巨大的壓力。風浪越大魚越貴,對於這些迅速進入這個新領域的公司來說,也將會擁有巨大的機會。

GPT-4的強大告誡我們,未來唯一限制的因素,就是你的想像力!

本文授權轉載自:網易科技

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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