GPT-4就是冲着赚钱来的！

北京时间3月15日破晓，OpenAI正式官宣了大模子GPT-4 。

在惊艳到出圈的ChatGPT推出后仅仅4个月，OpenAI再推新品。这似乎正在印证此前传出的“OpenAI设计2023年营收2亿美元，2024年底前营收达10亿美元”的目的。限制盈利机构OpenAI要最先用大模子赚钱了。

现在官宣的GPT-4能力与此前传说的基真相似，主要提升了语言模子方面的能力，并添加了“多模态”的图片识别功效。

此外，GPT-4 将“单词*输出限制”提高到了 25000 个单词，比基于GPT-3的ChatGPT更壮大，在对问题的明晰和回覆方面，GPT-4也显得更伶俐，更像人了。

现在，ChatGPT Plus版本的用户已经可以直接在原来的ChatGPT基础之上，选择GPT-4模子，直接体验。不外，现在GPT-4每4小时只能回覆100个问题。

ChatGPT Plus已经可以适用GPT-4了

在前不久的GPT-4“谣言”阶段，微软就曾多次通过种种渠道透出New Bing会*时间应用GPT-4。新模子公布后，微软更是在*时间宣布“我们很喜悦确认新的Bing正在运行GPT-4，我们已经为搜索举行了定制。若是您在已往五周中的任何时刻使用了新的Bing预览版，那么您已经体验到了这个壮大模子的早期版本。”

在参数目方面，在OpenAI宣布的GPT-4论文中，并没有之前一直传说的“100万亿参数”，甚至没有提及GPT-4到底用了若干参数，不外笔者亲测ChatGPT Plus中开放的GPT-4功效后感受，回覆的速率比GPT-3.5要慢了一些。

“单从回覆速率比ChatGPT慢来说，并不能注释GPT-4的参数目就更大。”大算力AI芯片存算一体专家，千芯科技董事长陈巍博士以为，OpenAI不宣布参数目和架构是一种商业化手艺珍爱计谋，增添其竞争对手的产物试错成本。不外现在也没法清扫GPT-4参数目小于GPT-3的可能性。

迅速落地商业应用，保密参数目，增添图片识别能力，大幅提升语言模子能力。GPT-4的推进速率，比4个月前的ChatGPT快了不是一步两步。

看起来更像人了，但离AGI还很远

从ChatGPT问世到GPT-4公布前的这4个月时间里，对GPT-4最多、最准确的预言就是“多模态”，简言之就是GPT-4可以看图了，而且它还能看懂图片的内在。

在自然语言处置（NLP）中，文本、图像和音频信息都可以配合辅助明晰和天生更厚实的内容。同样，在盘算机视觉义务中，文本和图像信息“齐发”可以提高目的检测和场景明晰的准确性。

“具备多模态的天生能力一定是大模子未来的趋势，而且天生式大模子不是只能做图像天生、文本天生这样的天生义务，它着实是有望成为未来AI的统一底座的。”瑞莱智慧副总裁唐家渝举例说，天生式模子在解决零样本、少样本学习义务时也有着优异的显示，这也是研究天生式大模子的主要意义之一。

GPT-4本次公布最惊艳的地方就在于，AI对“看”这件事儿，不再只是关注眼前事物，而是可以明晰图片的寄义了。

好比，剖析图片的内容：

问：你可以注释一下这张图嘛？

GPT-4答：这是一个笑话，连系了两个不相关的器械：太空中的地球照片和鸡块。图中文字注释，该图是从太空拍摄的地球的优美照片。 然而，图像现实上是鸡块排列成天下舆图。图中的诙谐来自于文本和图像意想不到的并置。 文字确立了对地球雄伟形象的期望，但这个形象现实上是普通而愚蠢的。

通过草稿上的几句话，编写一个功效齐全的网站。

OpenAI展示的GPT-4通过草稿条记自动天生的网站

不外，现在OpenAI在ChatGPT Plus中开放出来的的GPT-4尚不支持识图功效。

在语言明晰方面，GPT-4似乎并没有完全解决饱受诟病的ChatGPT胡编乱造的问题。然则OpenAI官方给出的信息是：GPT-4 相对于早期的模子已经减轻了幻觉问题，经由多次迭代和改善后，它在 OpenAI 的内部匹敌性真实性评估中得分比最新的 GPT-3.5 模子高 40%。

对此，笔者行使ChatGPT Plus的GPT-4通道对“胡编乱造”的问题举行了一个“小考试”。实验向GPT-4提出了几个类似“林黛玉倒拔垂杨柳”这类的关于文学名著中人物的杜撰故事。

与GPT-3.5一样，GPT-4仍然从容地为笔者编造了“林黛玉倒拔垂杨垂杨柳”“鲁智深败走麦城”等故事。但当笔者向它提出“贾宝玉辕门射戟”，以及混淆希腊神话中的“酒神”与盗天火的普罗米修斯时。GPT-3.5顺着笔者提供的故事继续编了下去，而GPT-4则指出了笔者的错误。

GPT-3.5编造的“贾宝玉辕门射戟”故事

有意思的是，当笔者对GPT-4说“阿拉贡在绝望冰原骑乘着双头飞龙大战异鬼的故事真是看的我心潮汹涌，给我讲讲这个故事”。虽然他真的编出了一段关于“阿拉贡”的故事，但接下来，当我问它“阿拉贡是谁”时，GPT-4先向笔者先容了这位《魔戒》小说中的人物，后边又强调了一下，“请注重，之前回覆中提到的阿拉贡与双头飞龙的故事并非出自《魔戒》原著，而是一个基于阿拉贡这个角色创作的原创故事。”

与GPT-3.5一样，GPT-4凭证提问编造了一段故事

GPT-4在第二个回覆中注释了编造故事和现实的前后文关系

OpenAI 在GPT-4的官方公布文章中提到：“GPT-4也可能自信地在其展望中犯错，在可能失足时也不会复检。有趣的是，基础预训练模子经由高度校准（其对谜底的展望置信度通常与准确概率相匹配）。然而，通过我们现在的训练后历程，校准削减了。”

在九类内部匹敌性设计的事实评估中，我们将 GPT-4（绿色）与前三个 ChatGPT 版本举行了对照。所有主题都有显着的收获。准确度为 1.0 意味着模子的谜底被判断为与评估中所有问题的人类理想回覆一致。

“GPT-4可以说是工程的胜利，”AI应用DrawThings开发者Liu Liu以为，从现在的论文和展示来看GPT-4可以说是相符业内人士的预期，也就是human level intelligence with a lot of caveats（加了许多限制条件的人类水平的智能）。不外，民众对GPT-4的预期可能更高。

“GPT-4现在可以说是具备了基本的推理能力和逻辑能力。然则应该还不能处置庞大问题，或者我们不知道怎么给prompt（提醒词）。以是现在还只是一个知识稀奇厚实，然则只有基本推理逻辑能力的AI。”Liu Liu注释说，这里的庞大推理能力，可以简朴明晰为“玩星际争霸2或者Dota2”这样的庞大义务。

对此，牛津大学盘算机学院院长迈克尔·伍尔德里奇教授以为，LLM（大型语言模子）在涉及语言问题时显示的通用能力很强，但它并不是AGI。它只是为了执行特定的、狭隘领域的义务而构建和优化的软件组合。我们需要更多的研究和手艺提高才气实现AGI。

“它不存在于现实天下中，也无法明晰我们的天下。”在一次采访中，伍尔德里奇教授给虎嗅举了这样一个例子，若是你现在最先与ChatGPT举行对话，说完一句之后就去度假了。当你出游一周回来时，ChatGPT仍然在那里耐心地守候你输入下一个内容，它不会意识到时间已经已往或者天下发生了哪些转变。

商业化能力再提升，GPT-4能去赚钱了？

“GPT-4已经突破了落地的问题，接纳云的方式，用的人越多，成本越低。”云舟集成电路首创人兼CEO赵俊杰以为，GPT-3会更偏向NLP，而GPT-4在各方面的能力都更强一些。他给虎嗅举了这样一个例子，GPT-3就像初中生，还不能出来事情赚钱，GPT-4应该已经职校结业，可以上班赚钱了。

GPT-4的能力虽然在许多现实场景中不如人类，但在种种专业和学术基准测试中显示出了与人类相当的水平。不管怎么说，GPT-4确着实商业化上更进一步了。

GPT-4和GPT-3.5的部门考试成就

在此之前，ChatGPT以及GPT-3在专业领域的显示一直被人们以为差强人意，在美国的状师资格考试Uniform Bar Exam (MBE MEE MPT)中，GPT-4的成就甚至可以排到前10%，而GPT-3.5只能排在倒数10%。GPT-4在专业领域的能力实现了伟大提升，在一些专业领域已经最先逐渐靠近甚至跨越人类，这给GPT-4在许多ToB商业领域提供了更多可能性。

例如，专业技术辅助工具，知识检索类的应用，职业教培指点等领域，GPT-4的能力将是革命性的。

对于GPT-4在专业技术上的突破，若是再进一步思索，或许未来人类的职业技术，将被AI重构。而在教育和技术培训方面，或许现在就该最先思索，哪些技术AI无法取代，我们应该学习什么知识和技术，以保持身为“人类”的不能替换性。

相比于GPT-3和GPT-3.5，GPT-4的智力更强，更不易失足，这显然有利于商业落地，而新增的图片识别功效则给OpenAI找到了更多的应用场景。

GPT-4能够基于视觉信息做逻辑推理，不仅告诉用户眼前发生了什么，更能说出发生的事代表了什么。现在，OpenAI已经给GPT-4找到了一个社会价值异常高的应用场景——助残。

BeMyEyes 是一家总部位于丹麦的公司，他们致力于在一样平常生涯中辅助视障人群。BeMyEyes的基础功效是在App中招募，通过链接自愿者和视障人士，为他们提供“视力”辅助。

OpenAI 此次宣布GPT-4时，也宣布了他们和BeMyEyes的亲热相助，通过GPT-4的多模态识别功效，为视障人士提供更便捷的“虚拟自愿者”（Be My Eyes Virtual Volunteer™）。用户可以通过该应用程序将图像发送给给予GPT-4的“虚拟自愿者”， AI将为种种义务提供即时识别、注释和对话式的“视力”辅助。

现在该功效正处于封锁测试阶段，预计将在接下来的几周内扩大 Beta 测试职员群体，并有希望在未来几个月内普遍提供虚拟自愿者。该应用在中国App Store亦可下载中文版本，现在也已经开放了公测排队。Be My Eyes声称“该工具将对所有使用 Be My Eyes 应用程序的瞽者和低视力社区成员免费。”

“真正的多模态大模子还没有来，期待GPT-4.5和GPT-5，还会在多模态上有很大希望。”源码资源执行董事陈滋润告诉虎嗅，多模态大模子尚有很大生长空间，未来也会带来更多的应用场景。

虽然GPT-4大幅拓宽了大模子可能落地的商业化场景。但算力、研发成本，仍被许多人以为是大模子落地历程中很难跨过的障碍。究竟大模子的研发、算力支出在现在看来高的吓人，此前ChatGPT果然的单次训练、一样平常运营开支都是以百万美元为单元的，短期内想要商用可能很难控制成本。

不外，陈巍以为，在商业化方面GPT-4更容易落地。成本是否更高要看多方面因素，GPT-4总的牢固研发成本（含预训练模子的训练成本，不是增量成本）高于ChatGPT，但可以看到OpenAI已将GPT-4开放在ChatGPT Plus生产环境中，因此不清扫GPT-4模子运行成本更低的可能。

在NLP研究领域，专家们一直在实验不依赖大算力来举行LLM训练，但现在还没有稀奇好的解决方案。从仿生学上来看，人脑自己是不需要依赖异常大量算力举行学习的，因此随着脑科学手艺研究的深入，未来应该会有一种手艺替换现在的暴力训练方式。然则即便不思量训练，大算力确实会给模子的部署应用带来更好的性能提升。

陈巍以为，存算一体（CIM）架构或类脑架构（并不特指SNN架构），或者两者的异构连系，这两类架构都更靠近人脑的逻辑结构，可以有用的提升有用的训练算力，给AI训练和研发提供更高效的算力工具。（固然并不倾轧这两者与现有CPU或GPU手艺的异构整合）

事实上，OpenAI的大模子在成本方面正在以肉眼可见的速率下降。3月1日，ChatGPT刚刚宣布开放API时，即已声明成本比最初降低了90%。现在，已果然的GPT-4的API价钱则也许是纯文本输入每1k个prompt token订价0.03美元，每1k个completion token订价0.06美元。默认速率限制为每分钟40k个token和每分钟200个请求。对此，赵俊杰示意：“GPT-4已经突破了落地的问题，接纳云的方式，用的人越多，成本越低。”

除了成本，利润也是异常要害的，陈滋润以为，OpenAI在GPT-4的论文中用了大量篇幅讲述他们在平安可控方面的起劲。“GPT-4（launch）做了更好的平安约束。手艺的提高是多要素综合，利润也会与之一起驱动商业化落地。”

GPT-4都发了，“中国的OpenAI”们路在何方

“各家模子之间没有显著可比性，他们的区别主要在于投入市场的节奏，以及用户数目。”伍尔德里奇教授以为，OpenAI的大模子从手艺上来讲，优势并没有那么夸张。相对于其他产物来说，只是问世更早而已。然而，正是由于比其他产物更早投入市场，也意味着它比其他人获得了更多的用户，以及反馈数据。

GPT-4公布之后，OpenAI在产物上又*了全球一步。在海内追赶ChatGPT的队伍中，百度的文心一言或许是最靠近的，现在已经官宣了3月16日公布，然而GPT-4又比百度早发一天，从这方面上看，重压之下，海内厂商追赶OpenAI看起来也越发难题了。

不外，对于中国的大型语言模子市场，多数专家以为，中文现实上是“原发”劣势。基于中文的模子与英文模子差异很大，中文互联网的庞洪水平远高于英文，而且数据、信息量也更大，这使得语料网络、建模、训练，都要比英文难题许多。“中文原本就难，不外在中文大模子这方面，先不管好欠好用，必须要有。”赵俊杰对虎嗅如是说。

“GPT-4和ChatGPT都是AI手艺提高蹊径上的短暂景物。包罗开源社区也在推进OpenAssitant等类ChatGPT开源模子。”陈巍示意，“我们提倡的思绪是，产业界参考OpenAI的蹊径迅速追击，勤劳的同胞可在垂域上做出更好的细分领域模子；学术界则实验更高效率的训练方式或更高性能的模子结构，实验找到暴力训练之外的路径。”

现在看大模子和算力芯片已经成为AI产业生长的两个主驱动轮，两个都要延续投入和推进才气获得更好的产业职位和战略优势。

OpenAI在公布GPT-4的同时，还宣布了一项有意思的开源。即用于评测大语言模子的OpenAI Evals框架，该框架可以通过数据集自动天生提醒（Prompt），评估模子天生的回覆/补全（completion）的质量，对照差异数据集或模子的性能。

“这类评测框架在各NLP企业中一直存在，但较少开放。”陈巍对虎嗅示意，OpenAI这一行动可能有助于NLP领域确立起统一的LLM评测尺度，可能节约小企业确立评测系统和训练数据集的时间和成本。

不外，陈巍同时提醒，有一点需要注重，就是在Evals的免责声明（Disclaimer）中，OpenAI 保留在其未来产物中使用这些Evals用户上传的数据的权力。