GPT-4 Przewyższa GPT-3.5 Ogólnie w oparciu o różne wzorce badawcze
W skrócie
Połączenia GPT-4 osiągnął wyższy próg oceny niż GPT-3.5 na różnych poziomach odniesienia.
Jest to duże osiągnięcie, ponieważ pokazuje, że maszyny są nie tylko zdolne do inteligencji zbliżonej do ludzkiej, ale mogą również przewyższać nas, co rodzi pytania o przyszłość sztucznej inteligencji i jej potencjalny wpływ na rynek pracy.
GPT-4 znacznie przewyższa najnowocześniejsze modele (SOTA), w tym te, które wykorzystują dodatkowe protokoły szkoleniowe lub projekty specyficzne dla benchmarków, a także istniejące modele dużych języków.
Połączenia GPT-4 uzyskał wyższe wyniki niż GPT-3.5 na różnych poziomach odniesienia. Jest to ogromny przełom w dziedzinie maszyn, ponieważ udowadnia, że obecnie mogą one nie tylko rozwiązywać problemy, do których pierwotnie zostały zaprojektowane, ale także lepiej niż studenci uniwersytetu.
Patrząc na ten wynik, należy wziąć pod uwagę kilka rzeczy. Po pierwsze, GPT-4 nie przeszedł żadnego specjalnego szkolenia przygotowującego do tych egzaminów. Polegało to na wykorzystaniu najnowszych, ogólnodostępnych testów (w przypadku olimpiad i pytań z bezpłatną odpowiedzią AP) lub zakupieniu edycji egzaminów praktycznych na lata 2022–2023. Po drugie, należy zauważyć, że GPT-4Wydajność programu niekoniecznie odzwierciedla zdolności osób zdających testy, ponieważ działa w oparciu o inny zestaw zasad i algorytmów.
Jest to duże osiągnięcie jako to pokazuje że maszyny są nie tylko zdolne do inteligencji podobnej do ludzkiej, ale mogą również przewyższać nas. To toruje drogę do przyszłości, w której maszyny będą mogły podejmować coraz bardziej złożone zadania, ostatecznie prowadząc do przyszłości, w której będą nam pomagać w codziennym życiu.
GPT-4na przykład zdaje symulowany egzamin adwokacki z wynikiem wśród 10% najlepszych zdających; GPT-3Wynik 5 mieścił się w dolnych 10%. Ta znacząca poprawa w GPT-4wydajność wynika z większych danych treningowych i ulepszonej architektury. Oczekuje się, że będzie miał szeroki zakres zastosowań w różnych dziedzinach, w tym w przetwarzaniu języka naturalnego i automatycznym pisaniu.
GPT-4 wykazuje wyniki na poziomie ludzkim podczas większości egzaminów zawodowych i akademickich. Warto zauważyć, że zdał symulowaną wersję jednolitego egzaminu adwokackiego z wynikiem wśród 10% najlepszych zdających. Wydaje się, że możliwości modelu podczas egzaminów wynikają przede wszystkim z procesu szkolenia przygotowawczego i RLHF nie ma na nie znaczącego wpływu. W przypadku pytań wielokrotnego wyboru zarówno podstawa GPT-4 model i model RLHF wypadły średnio równie dobrze wśród twórców testowanego egzaminu.
Większość najnowocześniejszych modeli (SOTA), w tym te, które mogą wykorzystywać dodatkowe protokoły szkoleniowe lub projekt specyficzny dla wzorców, a także istniejące duże modele językowe, są znacznie lepsze od GPT-4.
Wewnętrznie programiści używali GPT-4, co miało znaczący wpływ na takie działania, jak programowanie, sprzedaż, wsparcie i moderowanie treści. Drugi etap naszej metody dostosowywania jest obecnie w toku, ponieważ programiści wykorzystują ją, aby pomóc ludziom w przeglądaniu wyników sztucznej inteligencji.
Zbiór danych MMLU (Massive Multi-Task Language Understanding) zawiera pytania z bardzo szerokiego zakresu tematów dotyczących rozumienia języka w różnych zadaniach (obejmujących 57 dziedzin, w tym matematykę, biologię, prawo, nauki społeczne i humanistyczne itp.). Istnieją cztery możliwe odpowiedzi na to pytanie, z których jedna jest poprawna. Oznacza to, że losowe zgadywanie pokazuje wynik 25% poprawnych odpowiedzi. Zobacz poniższy obrazek, aby zobaczyć przykłady pytań i ich trudności. Przeciętny znacznik osoby (to znaczy nie jest to naukowiec ani profesor – zwykła osoba, która dorabia jako znacznik) odpowiada poprawnie na 35% pytań; jednak eksperci mogą osiągnąć wynik +/- 90%.
| Czytaj więcej: 5 powodów, dla których warto korzystać z usługi Bing przez Google opartej na sztucznej inteligencji |
Pierwotnie cały zbiór danych był w języku angielskim. Co jednak, jeśli pytania i odpowiedzi zostaną przetłumaczone na inne języki, zwłaszcza te mniej popularne? Czy model w jakiś sposób się im sprawdzi? W tym teście do tłumaczenia wykorzystano usługę Microsoft Azure Translate. Tłumaczenia nie są doskonałe; w niektórych przypadkach ważne informacje zostaną utracone. Jednak nawet w tym przypadku GPT-4 radzi sobie dobrze w innych językach. W przetłumaczonych wersjach MMLU GPT-4 przewyższa poziom języka angielskiego innych dużych modeli (w tym Google) w 24 z 26 badanych języków.
Co więcej, GPT-4 działa lepiej w rzadkich językach niż ChatGPT zrobił po angielsku (ChatGPT uzyskał wynik 70.1%, podczas gdy nowy model w języku tajskim uzyskał wynik 71.8%. Najwyższy wynik z testu z języka angielskiego uzyskała m.in GPT-4 działa o 10% lepiej niż inne modele, w tym największy PaLM od Google. Uzyskała ona wynik 86.4%, natomiast grupa ekspertów – 90%.
- Do lata 2023 r. sztuczna inteligencja mogła osiągnąć nowy poziom mocy dzięki ChatGPT, chatbot korzystający z GPT-4 algorytm i przewyższa GPT-3 o współczynnik 570. Przyczyniają się do tego różne elementy ChatGPTsukces, w tym jego projekt, który ma być bardziej „ludzki” oraz wykorzystanie najnowocześniejszej eksploracji danych i przetwarzania języka naturalnego w celu zwiększenia jego skuteczności i dokładności.
- Microsoft i OpenAI ogłosiły odnowienie współpracy i plany wykorzystania w wyszukiwarce Bing funkcji wyszukiwania wspomaganych sztuczną inteligencją w styczniu. Bardzo wyrafinowane GPT3.5 wymiana modelu, GPT4, właśnie został uruchomionyi może znacznie zwiększyć możliwości wyszukiwania Bing w zakresie rozumienia zapytań w języku naturalnym i dostarczania dokładniejszych wyników. Dobrze jest mieć dobry plan awaryjny na wypadek, gdyby coś poszło nie tak.
Przeczytaj więcej powiązanych wiadomości:
Odpowiedzialność
Zgodnie z Zaufaj wytycznym projektu, należy pamiętać, że informacje zawarte na tej stronie nie mają na celu i nie powinny być interpretowane jako porady prawne, podatkowe, inwestycyjne, finansowe lub jakiekolwiek inne formy porad. Ważne jest, aby inwestować tylko tyle, na utratę czego możesz sobie pozwolić, a w przypadku jakichkolwiek wątpliwości zasięgnąć niezależnej porady finansowej. Aby uzyskać więcej informacji, sugerujemy zapoznać się z warunkami oraz stronami pomocy i wsparcia udostępnianymi przez wydawcę lub reklamodawcę. MetaversePost zobowiązuje się do sporządzania dokładnych i bezstronnych raportów, jednakże warunki rynkowe mogą ulec zmianie bez powiadomienia.
O autorze
Damir jest liderem zespołu, menedżerem produktu i redaktorem w Metaverse Post, obejmujący takie tematy, jak AI/ML, AGI, LLM, Metaverse i Web3-pokrewne pola. Jego artykuły przyciągają każdego miesiąca ogromną publiczność, liczącą ponad milion użytkowników. Wydaje się być ekspertem z 10-letnim doświadczeniem w SEO i marketingu cyfrowym. Damir został wspomniany w Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i inne publikacje. Jako cyfrowy koczownik podróżuje między ZEA, Turcją, Rosją i WNP. Damir uzyskał tytuł licencjata z fizyki, co jego zdaniem dało mu umiejętności krytycznego myślenia potrzebne do odniesienia sukcesu w ciągle zmieniającym się środowisku internetowym.
Więcej artykułów
Damir jest liderem zespołu, menedżerem produktu i redaktorem w Metaverse Post, obejmujący takie tematy, jak AI/ML, AGI, LLM, Metaverse i Web3-pokrewne pola. Jego artykuły przyciągają każdego miesiąca ogromną publiczność, liczącą ponad milion użytkowników. Wydaje się być ekspertem z 10-letnim doświadczeniem w SEO i marketingu cyfrowym. Damir został wspomniany w Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i inne publikacje. Jako cyfrowy koczownik podróżuje między ZEA, Turcją, Rosją i WNP. Damir uzyskał tytuł licencjata z fizyki, co jego zdaniem dało mu umiejętności krytycznego myślenia potrzebne do odniesienia sukcesu w ciągle zmieniającym się środowisku internetowym.
