瞧GPT-4大模型硬核解读让你秒变半个科学家中南林业科技大学证明

我将通过观察OpenAI和其他AI巨头发布的大语言模型和多模态论文来详细阐述和分析与GPT-4相关的核心技术要点、技术架构、训练流程、算力、局限和产业未来。这样我就可以向大家解释为什么我们的下一代将从“内卷”过渡到“人机互卷”。

我该从哪里开始呢?如此核心的技术和架构要素,理所当然的首先是我们的理论基础——多模态涌现能力。

讲到大语言模型的优势,我首先要提到这类模型的涌现能力和思维链。这两者是大语言模型不断接近人类思维的关键特征。

我认为GPT-4会是具有里程碑意义的一代,特别是因为多模态的GPT-4会从视觉角度和视觉-文字语义融合方面涌现更多的能力。我预计在2022-2023年,AI将是世界上最杰出的人才之一。我认为理解这个世界需要睁开双眼,特别是在大型语言模型(LLM)中。涌现能力(Emergent Abilities)在这里就是指模型具有自动学习和发现新的、更高层次特征和模式的能力。想象去超市遇到买二赠一,赠品质量出乎意料的情形,这就是涌现能力的奇妙之处。

与大语言模型(LLM)相比,我更爱多模态大语言模型(Multi-modal Large Language Model,MLLM),因为它能更好地实现常识推理,利于跨模态迁移知识,产生更多新的能力,而且能力涌现更快。这些独立模态、跨模态特征、能力或模式通常不是通过明确的编程或训练获得的,而是模型在大量多模态数据中自然而然的学习到的。

我发现当模型尺寸增加到我在研究GPT-4时发现,当模型达到一定大小之后,它就会表现出OpenAI之前未明确提到的新能力,这些能力就是涌现出来的。

涌现能力是深度学习模型分层结构和权重学习机制的表现。这些能力可以基于文本或多模态数据。我认为将像GPT-4这样大型模型的训练类比于解方程,每层神经元(相当于变量组合)的输出作为下一层神经元的输入,每个权重(Weight)通过强化学习算法学习和更新。这种分层结构和权重学习机制使得深度学习模型能够自动的从原始数据中提取隐含特征和模式,从而实现涌现能力。

大语言模型在训练时,通过学习大量的多模态数据,并且自适应的调整其内部参数和结构,从而根据数据中的统计规律和模式表现出一些新的能力和特性。我认为这类似于我们常说的量变引发质变,涌现能力的出现也是如此。

我认为涌现能力是大语言模型的重要特性,同时也是现在各种大模型能力的理论基础。GPT-4具有涌现能力,它能够在无需人工干预的情况下,自动从原始的多模态数据中学习到复杂的特征和模式,从而实现更准确和更高效的预测和决策。

涌现能力还表现在模型的泛化能力上。GPT-4在没有专门训练的情况下,也可以泛化到新的、未知的多模态数据样本上。这种泛化能力取决于模型的结构和训练过程,以及数据的数量和多样性。如果模型具有足够的复杂性和泛化能力,就可以从原始数据中发现新的、未知的特征和模式。

当然,我认为GPT-4涌现出的新能力可能仍有局限性。例如,模型可能产生错误的回答,对某些问题缺乏理解,容易受到输入干扰等。目前认为GPT-4的幻觉与其涌现能力有相关性。

除此之外,多模态思维链是GPT-4的核心优势之一。思维链(Chain of Thought)可以看作是大语言模型的基础。通过多模态输入,GPT-4可以形成更加丰富的思维链,从而提高了预测和决策的准确性和效率。

我认为GPT研究火爆的原因之一是涌现出的核心能力之一:思维链。GPT模型通过学习大量的语言数据来构建一个关于语言结构和意义的内在表示,形成了思维链。思维链是GPT-4能够表现出“像人”的关键特性之一,也是让GPT-4在推理任务上表现良好的重要因素。

虽然GPT-4并没有真正的意识或思考能力,但是具备人类类似推理方式的思维链能够提高GPT-4在推理任务上的表现,打破了精调(Fine-tune)的平坦曲线。具备多模态思维链能力的GPT-4模型也具有一定的逻辑分析能力,已经不再是传统意义上的词汇概率逼近模型。

然而,思维链的训练并不容易。虽然现在有大量的团队进入了大语言模型训练领域,但是能够找到训练诀窍并完成思维链训练的团队可能并不多。完成思维链的训练对于创企来说才算是真正的挑战。

我获得了参与这波大模型AI竞技的入场券。

▲我了解了TAMER(Training an Agent Manually via Evaluative Reinforcement,评估式强化人工训练代理)框架,该框架将人类标记员引入到模型代理(Agents)的学习循环中,以人类提供的奖励反馈来指导Agents进行训练,从而快速达成目标。

GPT-4的多模态奖励模型(RM)是小号的有监督精调模型(SFT),但在顶部添加了一个新的线性层来预测奖励。奖励模型的输入是原始输入加上SFT模型生成的输出。

在实践中,我可以扮演对话的用户和人工智能助手,提供多模态对话样本,让模型生成一些回应,然后根据回应来给出奖励,让模型学习到正确的行为。这种基于奖励的训练方式可以加快模型的学习速度,提高模型的性能。

我了解到,在多模态对话样本的反馈中,不仅会有人类标记员的奖励反馈,还会有标记者对回复选项的打分排名,将更好的结果反馈回模型中。我了解到,代理(Agents)从人类强化和马尔可夫决策过程奖励两种反馈模式中学习,通过奖励策略对模型进行微调并持续迭代。

▲我了解到PPO算法是一种改进自策略梯度(Policy Gradient)算法的算法,可以处理连续动作空间的问题,并且具有较好的稳定性。与旧策略相比,PPO算法限制了新策略和旧策略之间的差异,以确保策略改进的稳定性。这是通过引入一个“代理”目标函数来实现的,该代理目标函数限制了新策略和旧策略之间的KL散度。

我了解到PPO算法的核心思想是通过近端策略优化(Proximal Policy Optimization)在每次迭代中更新策略,即在目标函数中引入一种“代理”目标函数,大大提高了更新策略的效率。PPO算法是强化学习中的一个重要算法,广泛应用于各种应用场景,是我需要学习并掌握的内容。

我了解到PPO算法采用近端策略优化(Proximal Policy Optimization)的方法来更新策略参数,以最大化预期收益。算法使用两个神经网络来表示模型的策略:一个执行动作(Actor),另一个处理奖励(Critic)。在每次迭代中,我了解到PPO算法从环境中采样一批经验数据,并使用这些数据来更新策略参数和价值参数。更新后的策略将被限制在一个小范围内,以防止更新过大或过小,从而确保更新的稳定性。

我了解到PPO算法的主要特点如下:

1)裁剪的目标函数:PPO通过裁剪策略比率(新策略概率与旧策略概率之比)来限制更新幅度,使得更新更加稳定。

2)重要度采样:PPO利用重要度采样来估计策略梯度,从而可以重复使用之前的经验来更新策略。这使得PPO在数据效率上更具优势。

3)多次更新:PPO算法对策略进行多次更新,以进一步提高性能和稳定性。

我了解到PPO算法可以进行多次更新,以提高算法的收敛速度和稳定性。相比于其他方法,如TRPO,PPO算法将优化问题简化为一阶优化问题,这大大减少了计算复杂性。

此外,大型语言模型(Large Language Model,LLM)的幻觉(Hallucination)是一个安全技术上的问题。幻觉指的是模型生成的输出包含一些与输入不符合的信息,这些信息可能是错误的、无关的或者荒谬的。随着模型变得更加以假乱真,幻觉会变得更加危险,甚至可能出现在各种类型的任务中,如文本生成、图文分析和问答系统等。

由于大模型本质上可以视为训练集(人类知识/语言)的有损压缩,因此在模型运行时无法完整复制或者应答原始知识,从而导致模型产生幻觉。而多模态幻觉则是这种有损压缩偏差的一种表现形式。多模态幻觉检测是一种技术,主要针对这种问题进行解决。我了解到幻觉是GPT-4等大型语言模型中一个重要的问题,并且可能会产生一些与输入不符合的信息,这些信息可能是错误的、无关的或者荒谬的。幸运的是,我们可以通过不断优化模型和改进训练方法,或增加多模态幻觉语义检测器来减少这些幻觉。这将帮助我们逐步提高模型的准确性和稳定性,从而更好地满足各种自然语言处理任务的需求。

关于GPT-4的具体模型大小和结构,目前OpenAI还没有发布相关信息。GPT-4的技术报告也没有透露这些技术细节、训练数据或训练方法的相关信息。看来,大模型的商业化竞争正在激烈进行中。

我注意到上面的图片通过幻觉单词检测器减少了幻觉。这是一种通过多模态幻觉检测进行解决的技术,可以帮助我们更好地理解和处理语言模型中的幻觉问题。

我了解到2018年6月,OpenAI发布了GPT-1,这是GPT家族的第一代模型。GPT-1模型的训练使用了BooksCorpus数据集,主要包含两个阶段:预训练和精调。在预训练阶段,我们通过大量的无标注语料训练一个语言模型;在精调阶段,我们将预训练好的模型迁移到各种有监督的NLP任务中。这种“预训练 精调”模式被广泛应用于自然语言处理任务中。

GPT-1的核心是Transformer结构。它通过计算不同语义之间的关联度(概率),生成具有最高概率的语义反馈。这一数学计算涉及到大矩阵的运算。

GPT-1的重点是解决两个问题。第一个问题是通过无监督训练来解决需要大量高质量标注数据的问题。第二个问题是通过大量语料训练来解决训练任务的泛化问题。这些问题是自然语言处理领域中普遍存在的挑战。

我还注意到上方的图片展示了GPT-1模型的Transformer结构。这是一个非常关键的组成部分,对于GPT-1的有效性和实用性起着至关重要的作用。

我了解到,根据鹏城实验室发布的一篇论文总结,目前常见的多模态模型结构主要包括以下几种:

1)合并注意力架构(Merge-attention):如上方展示的图(a),它包括多个输入模态,将它们调整为相同的特征表示,并将多个模态的特征合并后,一起输入到Transformer模型中。

2)共同注意力架构(Co-attention):如上图(b),每个输入模态都有自己的私有自注意力通道,用于独立地导入模态特征,然后使用共同的交叉注意力层来整合多模态特征。

3)交叉注意力架构(Cross-attention):对于多模态任务,可以分别结合图像和语言,实现图文信息的相互嵌入和问答。

4)三角形Transformer架构(Tangled-transformer):

我注意到上方的图片展示了这五种常见的多模态模型结构。了解这些结构有助于我们更好地选择和使用这些模型,以便在处理多模态数据时能够取得更好的效果。

我了解到,现在有一种叫做“模态间对比学习架构(Inter-Modality Contrastive Learning)”的多模态模型结构,它将不同模态的信息分解成矩阵结构,并通过这种结构建立多模态对比学习关联。我认为这种架构的实现的方式是同时处理动作、图形对象和语言特征的三组Transformer模块,然后通过一个特殊的三角连接关系,注入其他模态的Transformer网络,实现不同模态信息的融合。

我知道OpenAI正在进行一个名为GPT-4的项目,采用交叉注意力架构来进行研发。这种架构的优势是在ChatGPT中已经构建了语言模块,大大降低了代价。根据我的团队分析,GPT-4很可能正是采用这种模态间对比学习架构。

另外,我了解到GPT-4是OpenAI的最新且最先进的多模态大型模型。在许多基准任务上,包括图像字幕、图文问答、代码生成和法律推理,GPT-4取得了非常好的成绩。这归功于它出色的图像和文字分析能力以及逻辑推理能力。这使得GPT-4拥有强大的竞争力和广泛的应用场景。据我了解,GPT-4是一种具有比GPT-3.5或其他语言模型更高可靠性和可信度的多模态模型。它可以生成比那些模型更符合真实事实的准确陈述。另外,GPT-4还可以接受图文信息作为输入,生成各种说明、分类和分析,拥有强大的应用潜力。

虽然GPT-4已经被商业化使用,但大多数用户仍然需要等待其图文能力的正式开放。

根据GPT-4技术报告绘制的图表显示,GPT-4的训练过程包括第二个阶段:训练奖励模型(RRM)和基于规则的奖励模型(RBRM)。

在这个阶段中,开发人员将基于规则的奖励模型(RBRM)与奖励模型(RRM)相结合,以提高模型的准确性和鲁棒性。这两个模型将根据系统指标和开发人员设置的特定规则进行训练和调整。

据我所知,GPT-4的奖励模型训练分为几个阶段。首先,我们设计基于规则的奖励模型,并在验证中完成模型的测试和调整,这个过程类似于传统NLP领域的模型设计方法。

随后,我们从数据集中挑选问题,并使用第一阶段生成的模型为每个问题生成多个不同的答案。然后,我们通过人类标注者对这些答案综合考虑给出排名顺序,类似于互联网企业的审图师。

接下来,我们使用这个排序结果的数据来训练GPT-4的奖励模型。我们对多个排序结果进行两两组合,形成多个训练数据对。奖励模型接收一个输入,给出评价回答质量的分数。这样,对于一对训练数据,我们调节参数使得高质量回答的得分比低质量回答的得分高。这一过程类似于教练或老师的辅导。

根据OpenAI提供的信息,较小算力模型准确地预测了GPT-4的训练精度,显示了GPT-4的算力基座较为稳定。

根据我了解,由于GPT-4/ChatGPT及其下游应用的需求,大量的模型设计和产业应用需求正在推动服务器集群和大算力芯片等海量计算需求。这一需求已经导致A100 GPU的价格在近几个月内暴涨。但是,在多模态大模型逐渐火热之后,GPU会一直是唯一的算力选择吗?这可能会导致模型企业之间的同质化竞争加剧。

据IDC预测,在AI推理领域,到2026年推理负载的比例将进一步提高到62.2%,特别是大模型将成为AI开发的新范式。

对于像GPT-4这样的大模型设计或应用企业,算力需求体现在以下三个细分阶段。

1)GPT-4预训练和应用微调阶段。在这一阶段,我们需要建立预训练模型,使用大量通用数据进行训练和验证,从而形成模型的“通识”能力。然后,我们根据具体的商业或应用场景的特定数据对预训练模型进行针对性的微调,以加强对场景的应答准确度。在这一阶段,通常需要超级计算机或数十台服务器来训练一个大型模型。

对我来说,训练大型模型需要进行大量的矩阵计算和求解。这一阶段的算力可以预测并减少不必要的训练参数组合所需的算力,使用缩放定律来进行优化。(可以将非必要的参数组合减少到千分之一)。

2)在GPT-4的推理和部署阶段,我们可以根据微调后的大模型将其部署到实际生产环境中。相对于训练,部署需要的算力要低得多,但基数很大。对于大量在线交互场景,部署阶段的服务器/芯片成本要远远高于训练阶段。在这一阶段,每台AI服务器都可以部署一个GPT-4模型,集群中会有大量服务器进行并行的网络服务,计算以大量矩阵计算和存储调度为主。同时,在这些场景下,特别是端边应用场景,硬件的性能和响应延迟也变得至关重要,目前的GPU不一定适合。

3)在GPT-4模型迭代的微调阶段,我们需要根据使用者或客户的反馈对模型进行调整,以提高客户满意度,特别是提高模型的安全性以确保合规。这个过程就是模型迭代的过程,通常涉及到矩阵计算和优化模型的性能。对我来说,我们小规模的训练需要的数据规模不大,计算主要集中在大量的矩阵计算和求解。

04.

我的GPT-4算力基础设施

4.1 我的GPT-4计算服务器架构

▲计算服务器架构对比

对于像GPT-4这样的大型模型的计算架构,根据计算芯片的组合方式,一般可以分为“CPU GPGPU”,“CPU DSA”和“CPU DSA GPGPU”三种类型。这三种类型目前在云计算场景中都得到了广泛应用和部署。

DSA是指领域专用加速器,是用于一些特定场景或算法族计算的芯片级加速器。最早的GPU也是DSA之一,是用于图形加速的DSA。随着GPU的不断演变,小型CPU核心加入GPU形成了GPGPU架构,从而具备了基于通用计算的能力。

1我了解到,CPU GPGPU是一种较早且广泛部署的架构。这种架构的计算灵活性很高,可以用于模型训练和非AI类计算。它适合于云计算场景中任务种类繁多且差异化大的情况。

而CPU DSA是目前Google云计算(GCP)中广泛应用的方式。例如,Google去年发布的Pathways计算系统(包含6144块TPU)就是这类架构的典型代表。这种架构的计算灵活性略低于CPU GPGPU,但计算性能和成本都非常优秀,非常适合于GPT-4或其他算法部署场景。例如,早年AlphaGo的性能突破很大程度上得益于Google自研的TPU,如果当时使用GPU,就算超过人类棋手的成本恐怕也超出了Google承受的范围。

▲CPU、GPU和存算一体芯片的架构对比

从当前的趋势来看,CPU DSA架构的发展前景非常广阔。与传统的CPU GPGPU相比,它们具有更高的性能且成本更低。此外,存算一体芯片正在逐渐成为各大巨头研究和开发的重点方向,可能会成为未来的主流架构。

我了解到,对于GPT-4这样的大模型部署需求而言,它具有数据量大、数据带宽要求高、算力要求高的计算特点,且算法比较单一。为了提高计算效率和性价比,我们需要选择更高计算密度的算力芯片,就像超算一样。具备存算一体结构的DSA可以很好满足这些要求,并且具备比GPGPU更高的计算性能,未来很有可能与CPU或GPU组合,成为GPT-4这类算法的主要部署芯片。

在GPT-4这类大型模型的训练中,通常需要使用Infiniband进行大算力芯片间的协同工作,整合海量芯片的算力。Infiniband可以消除传统网络和应用程序之间消息传递的复杂结构,使得应用程序之间可以直接通信,绕过操作系统,从而极大地提高了效率。

05.

关于GPT-4的局限和未来改进方向

尽管GPT-4表现出极强的上下文对话能力,甚至可以实现编程功能,还可以理解图像梗和分析数据、文章等内容,但是它仍然存在一些局限。

一方面,GPT-4需要大量的训练数据和算力支持,这对计算资源的需求非常大,成本也很高。另一方面,它的创造力和想象力还不够强,需要更多的技术手段和算法来进一步提升。

未来,我们需要继续推进算法研究和技术创新,探索新的模型和算法,并结合存算一体架构和Infiniband等技术,不断提高GPT-4的计算能力和效率,从而让它在更多的应用场景中展现出更加优异的表现。

我注意到,虽然GPT-4技术已经取得了很大的进步,但它仍然存在着许多局限性,还在不断地持续改进。

首先,GPT-4在一些领域缺乏“人类常识”和引申能力,需要大量语料的训练。虽然在很多领域上,GPT-4可以创造答案,但是当我们需要求得正确的答案时,GPT-4也可能会给出误导性的回答。这也是大型预言模型面临的安全性问题,如果在涉及关键利益的决策中,我们是该相信GPT-4的结果还是不相信呢?

▲CAI和RLHF技术对比(来源:Anthropic)

其次,在数理能力方面,虽然GPT-4已经足够强大,能够解决物理问题,但它并不是专门的解题算法,对于一些复杂的数理问题,GPT-4在对话中仍可能出现胡说八道的情况。

计算机学家Stephen Wolfram为这一问题提出了一个解决方案,他认为通过将GPT-4与类似于Wolfram Alpha这样的系统结合起来,我们可以更好地解决这些数理问题。

我了解到,针对GPT-4在解决数理问题方面存在胡说八道的问题,计算机学家Stephen Wolfram提出了一个解决方案。他创建了Wolfram语言和计算知识搜索引擎WolframAlpha,该引擎的后台是由Mathematica实现的。

▲ChatGPT与WolframAlpha结合处理梳理问题(来源:Wolfram)

目前,Wolfram已经可以通过ChatGPT调用(通过插件),未来也会实现GPT-4的集成。在这种结合体系中,GPT-4可以像人类使用WolframAlpha一样与它进行“对话”,WolframAlpha则可以使用其符号翻译功能将自然语言表达从GPT-4中获取的信息“翻译”为相应的符号化计算语言。以往,在使用类似于GPT-4这样的“统计方法”和WolframAlpha处理数理问题时,学术界存在一定的分歧,但是这种结合体系可以很好地解决这些问题。

我了解到,WolframAlpha的“符号方法”在过去一直存在路线分歧。但是现在,GPT-4和WolframAlpha的互补为NLP领域的发展提供了更大的可能性。

▲我发现ChatGPT可以调用Wolfram(来源:Wolfram)

GPT-4不必生成任何计算代码,只需生成常规自然语言,并使用WolframAlpha将其翻译成精确的Wolfram语言,然后再使用底层的Mathematica进行计算。

当然,虽然GPT-4非常强大,但其模型大小和使用成本也让许多人感到望而却步。

但是,现在有三类模型压缩(model compression)技术可降低模型的大小和使用成本。

第一种方法是……

我了解到,量化(quantization)是一种模型压缩技术,即降低单个权重的数值表示精度的方法。比如将Transformer从FP32降到INT8,对其精度影响不大,但可以显著提高计算效率。我的团队已经研发出了INT4量化算法,可以将Transformer压缩到更高的精度级别,而无需再次训练或更改模型,就可以部署到GPT-4算力平台上,使计算效率大大提高并降低成本。

第二种模型压缩方法是剪枝(pruning),即删除GPT-4的网络元素,包括从单个权重(非结构化剪枝)到更高粒度的组件,如权重矩阵的通道。这种方法对于视觉和较小规模的语言模型非常有效,也是许多框架(Framework)上自带的功能。

第三种模型压缩方法是稀疏化。例如,奥地利科学技术研究所(ISTA)提出的SparseGPT可以将GPT系列模型单次剪枝到50%的稀疏性,而无需任何重新训练。但这种稀疏结构目前仅基于GPU架构实现,在其他硬件平台上并不兼容,而且GP我发现,目前尚不能确定T-4的稀疏化在综合成本上是否优于压缩。在ISTAction提出的SparseGPT压缩流程中,可以看到其压缩技术仍在不断的探索和优化中。

▲SparseGPT压缩流程(来源:ISTA)

06.

在大模型的技术栈方面,GPT-4这样的大模型用户量巨大,需要大量的算力,连接多个不同设备和软件。其技术栈涵盖更多组件,包括用于容器化、性能监控、商业智能、事件处理、云服务、微服务和分析的工具。

GPT-4/ChatGPT等大模型的技术栈可以分为五个层次:

1)应用层:将生成的AI模型(可通过接口)集成到面向用户的应用程序,运行私有模型或通过第三方接口运行模型。大量企业使用该层技术。我发现,大规模的GPT-4模型可以用于各种人工智能协作和生成任务,形成各种应用程序。

接口层是将应用层和模型层连接起来的重要层,包括各种调用API和数据中心调用工具,同时提供相应的提示工程接口和模型精调接口,开发者和用户可以通过编程方式与模型进行交互。这层使得GPT-4在实际应用中的部署和调用变得更加容易和便捷。

模型层包括各种开源或非开源模型、以及共享平台,提供不同的模型数据和功能,通过接口层帮助应用层获得大规模模型的功能支持。

框架层提供各种深度学习框架和中间件的训练或云部署,包括PyTorch、TensorFlow等知名深度学习框架和中间件。

计算层为模型层提供计算和调度的各种算力支持,为训练AI模型和运行推理任务提供基础设施。计算层包括各种云计算平台和计算芯片。同时在这一层,AI芯片成为了核心瓶颈。我发现,GPT-4模型几乎所有的内容都是通过云计算GPU或TPU来运行的,使用者包括模型提供商/研究实验室和进行模型部署/精调的应用企业。自GPU取代CPU成为主要的AI算力芯片以来,AI领域再次受到大规模计算能力的限制。

在这个领域中,目前还没有非常明显的技术或产品竞争壁垒。由于使用相似的模型,应用层企业可能会在早期缺乏很强的产品差异化;而由于大部分云服务提供商只能使用由同一FAB生产的GPU作为主要算力芯片,普通云提供商也难以提供成本或性价比的差异化。

GPT-4等大模型目前是同质化的,具有统一的“图像”和技术堆栈。我认为,短期内,除了模型参数本身不易训练好的限制,GPT-4等模型暂时还未明确定义建立自家独有竞争壁垒的路线,因为它们使用的是相似的“自然语言”接口。因此,目前无法判断这类多模态大型模型在产业应用方面是否会像互联网那样出现少数几家独大的情况。也许大型模型时代会是一个无中心的状态,每个团队都有可能成为英雄。

GPT-4模型的出现对于利用人工智能技术来生成内容的AIGC具有重要意义。相对于Web1.0、Web2.0时代的UGC和PGC,代表人工智能构思内容的AIGC是新一轮内容生产方式的变革,而且AIGC内容在Web3.0时代也将呈指数级增长。

对于图像、文字和语音多模态的AIGC应用来说,GPT-4模型的出现将会对AI产业上下游产生重大影响。

一些可以快速应用GPT-4的行业包括:

1)教育行业:GPT-4可以作为想要学习新技能或学科的学生的辅导员或指导者。根据学生的学习目标和进度,GPT-4还可以为他们提供个性化的反馈和指导。

2)文娱行业:GPT-4作为讲故事的人或作曲家,可以为观众和平台输出与众不同、引人入胜的内容。GPT-4还可以用作游戏设计师或角色,为游戏玩家创造身临其境的互动体验。

3)商业行业:GPT-4可用作营销策划或公关人员的工具,以处理快速反应的社交媒体信息,从而快速为品牌创造个性化的回应。此外,GPT-4还可用于风险管理、投资组合构建和分析预测等业务。

总的来说,我们可以期待GPT-4在各种行业和领域带来的创新和前景。

我的看法是,GPT-4可以用于许多行业和领域,创造出许多可能的应用和影响。

以下是几个可以快速应用GPT-4的行业:

1)教育行业:GPT-4可以作为学生想要学习新技能或学习课程的辅导员或指导者,为他们提供个性化的反馈和指导。

2)文娱业:GPT-4可用作讲故事的人或作曲家,输出与众不同、引人入胜的内容。对于游戏玩家,GPT-4还可以用作设计师或角色,创造身临其境的互动体验。

3)商业:GPT-4可用来作为营销策划或公关人员的工具,以快速而有效地处理社交媒体信息并为品牌创建回应。此外,GPT-4还可以用于风险管理、投资组合构建和分析等业务。

4)新闻:GPT-4可以用作记者或编辑,生成与各种主题和事件相关的高质量、真实的新闻文章。同时,GPT-4还可以用作新闻检查和验证器,帮助检测和纠正错误信息和假新闻。

5)医疗健康:医生可以使用GPT-4作为助手帮助诊断和治疗患有各种疾病的患者。GPT-4也可以充当治疗师或健康顾问,为心理健康提供支持和建议。

6)法律:GPT-4可以用作律师或法官的助手,起草和审查法律文件和合同。

7)生命科学:GPT-4及其模型的生物分支可以用于加速药物发现,从创建用于临床试验的合成数据,到根据蛋白质折叠模型生成蛋白质设计,再到学术论文的研究总结。这种技术虽然仍处于早期,但加速药物发现和获批、改善治疗效果以及降低医疗成本的潜力是非常大的。

到认同”,通过GPT-4生成的观点和内容,会对我们生活和工作产生深远影响。

2)GPT-4的应用将会对教育和培训带来更多变革。在教育领域,GPT-4的自然语言生成技术可以用来快速生成大量的测试题和答案,为学生提供更丰富、更高效的学习体验。同时,GPT-4也可以用来为教学提供互动模拟,协助学生深入学习。

3)GPT-4技术的发展将会推动自动化程度的提高,对于提高生产力和降低成本具有重要作用。例如,在供应链和物流领域,GPT-4技术可以用来自动化产品开发和合同生成,极大简化了工作流程。

4)GPT-4的发展也可能会带来信息不对称的问题,增加对于技术的依赖和掌握,从而可能加剧数字鸿沟。

总之,GPT-4的应用将会深刻影响我们的生活和工作,在未来的发展中也有极大的潜力和挑战。我们需要密切关注技术的发展,认真思考技术对于我们和未来的影响。

人们对于GPT-4这类多模态大模型技术的预测包括:

1)GPT-4技术会极大地影响宣传和社交。人工智能技术会在互联网上广泛应用,我们将很难分辨虚构和现实,很多人可能会被机器生产的观点和内容所影响和指引。同时,GPT-4还可以支持大规模文档自动化和合同生成,使得我们的工作效率和时间利用率大大提高。

2)GPT-4技术的广泛应用将可能导致一部分人因为AI技术的替代而失业,而另一部分人会借助GPT-4这类技术获得更高的效率并成为自然语言程序员,人类开始创造,剥削机器,自己的创造力和自然情感逐渐成为人类独有的宝贵特质。

3)考核标准将从知识型考核转向综合能力考核,知道多少或者会什么外语已经不再重要,更重要的是工作经验和技术经验。一些曾经热门的专业或者技能也可能会逐渐失去市场价值,而高层次能力竞争也将更加激烈。

总的来说,GPT-4这类多模态大模型技术对每个人的影响可能有着深远的影响,我们也许还没有完全想象到和意识到。但是我们需要密切关注技术的发展趋势,及时调整自己的工作和学习方向,以适应技术快速变化所带来的影响。我相信,对于很多人来说,“圣杯”这个词一定很神秘,也很特别,甚至被认为是独一无二的。