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GPT4：AI技術和工程的偉大創新，開啟科技“十年新周期”

　　GPT-4是世界首個最接近AGI的先進AI系統，展現出強大的“涌現能力”。GPT的成功，得益于其參數規模擴大，RLHF、Transformer、Prompt、插件、系統工程等方面的偉大創新。我們預計，ChatGPT將對科技產業產生深遠的影響，類似于操作系統，ChatGPT將接入現有的全部軟硬件系統。GPT-4的誕生將加速AGI時代的到來，開啟科技“十年新周期”。 　 　　AI算力：科技企業大模型競賽的核心“裝備”，AIGC應用的關鍵基建 　 　　Transfomer架構大模型訓練對算力的消耗呈指數級增長。2023年1月，ChatGPT計劃再向微軟融資100億美金，該融資將是新一代大模型算力基建的主要資金來源。ChatGPT激發“鯰魚效應”，全球科技巨頭將AI戰略提升到空前高度，算力作為新一輪科技競賽的核心“裝備”，迎來需求的脈沖式增長。未來，ChatGPT應用的全面落地還將釋放更為廣闊的算力需求。 　 　　計算是AI算力的核心引擎，存儲、網絡、軟件是AI算力的主要發展方向 　 　　1）計算：GPU是ChatGPT訓練和推理的核心支柱，其更新速度遠超過“摩爾定律”，受益于AI和高性能市場需求增長，GPU行業景氣度顯著提升。AI服務器作為GPU的重要載體，預計其市場規模、滲透率將隨著GPU放量迎來同步高增。 　　2）網絡：已成為限制AI算力提升的主要瓶頸，英偉達推出InfiniBand架構下的NVLink、NVSwtich等方案，將GPU之間的通信能力上升到新高度。而800G、1.6T高端光模塊作為AI訓練的上游核心器件，將受益于大模型訓練需求的增長。 　　3）存儲：“內存墻”是制約算力提升的重要因素。NAND、DRAM等核心存儲器在制程方面臨近極限，不斷探索“3D”等多維解決方案。HBM基于其高寬帶特性，成為了高性能GPU的核心組件，市場前景廣闊。 　　投資建議 　　ChatGPT對算力的影響遠不止當前可見的基建投入，未來Transformer大模型的迭代推動模型訓練相關需求的算力增長，以及AIGC大模型應用的算力需求，將是算力市場不斷超預期的源泉。相關公司： 　　1、計算 　　1）服務器：浪潮信息、中科曙光、紫光股份、工業富聯、緯創、廣達、英業達、戴爾、聯想集團、超威電腦、中國長城、神州數碼、拓維信息、四川長虹； 　　2）GPU：英偉達、AMD、Intel、海光信息、寒武紀、龍芯中科、景嘉微； 　　2、網絡 　　1）網絡設備：紫光股份、中興通訊、星網銳捷、深信服、迪普科技、普天科技、映翰通； 　　2）光模塊：中際旭創、新易盛、光迅科技、華工科技、聯特科技、劍橋科技、天孚通信； 　　3、存儲 　　1）存儲器：紫光國微、江波龍、北京君正、兆易創新、瀾起科技、東芯股份、聚辰股份、普冉股份、朗科科技。 　

生成預訓練變換器（GPT）在自然語言處理領域代表了一項顯著的突破，它正在推動我們向開發能夠以接近人類的方式理解和使用語言的機器發展。GPT基于變換器架構，這是一種為自然語言處理任務設計的深度神經網絡。由于它們在自然語言處理任務上的卓越表現以及有效的對話能力，GPT在研究者和工業界得到了顯著的關注，使它們成為自然語言處理及相關領域中最廣泛使用和最有效的模型之一，這促使我們進行了這項調研。這篇綜述為GPT提供了詳細的概述，包括它的架構、工作過程、訓練程序、啟用技術以及它對各種應用的影響。在這篇綜述中，我們也探討了GPT的潛在挑戰和限制。此外，我們討論了可能的解決方案和未來的方向。總的來說，這篇文章旨在提供對GPT、啟用技術、它們對各種應用的影響、新出現的挑戰以及潛在解決方案的全面理解。 1. 引言

語言是人類交流的基石，對于塑造我們與世界的互動起著至關重要的作用。隨著自然語言處理（NLP）的出現，我們與機器交互的方式發生了革命性的變化。NLP已經成為通信世界的游戲規則改變者，使人類能夠以更自然的方式與機器互動。NLP的發展受到了互聯網文本數據指數級增長的推動。多年來，NLP從簡單的基于規則的系統發展到復雜的基于深度學習的模型。盡管有了進步，但由于人類語言的復雜性，自然語言理解和生成一直是NLP領域的一個挑戰。然而，最近的進步為解決這些挑戰開辟了新的途徑。NLP的一項突破是GPT [1]的開發。GPT在OpenAI發布ChatGPT后走紅，OpenAI是一家專注于開發AI技術的研究公司[2]。GPT是一個深度學習模型，它在大量的文本數據上進行預訓練，可以針對特定的任務進行微調，如語言生成、情感分析、語言建模、機器翻譯和文本分類。GPT使用的變換器架構是對NLP以往方法的重大進步，如RNN和CNN。它使用自注意力機制，使模型在生成下一個詞時考慮整個句子的上下文，這提高了模型理解和生成語言的能力。解碼器負責根據輸入表示生成輸出文本[3]。 GPT能夠執行NLP中的廣泛任務。其主要優勢之一在于自然語言理解（NLU），其中它可以分析和理解文本的含義，包括識別句子中的實體和關系。它也擅長自然語言生成（NLG），這意味著它可以創建文本輸出，如創作創新內容或以全面且有信息性的方式回答問題。另外，GPT也是代碼生成器，可以編寫各種語言（如Python或JavaScript）的編程代碼。GPT也可以用于問答，這意味著它可以提供關于事實性主題的概括，或者根據輸入文本創作故事。此外，GPT可以總結一段文本，如提供新聞文章或研究論文的簡要概述，它也可以用于翻譯，使得能夠將文本從一種語言翻譯為另一種語言。總的來說，GPT能夠以高精度和準確度執行廣泛的NLP任務，使其成為各種行業（包括金融、醫療保健、市場營銷等）中的無價工具。隨著NLP技術的不斷進步，我們可以預見GPT和其他語言模型將變得更加復雜和強大，使我們能夠更自然、更有效地與機器交流。 **A. 動機 **

GPT已經成為NLP領域的一種變革性技術，推動了廣泛行業和應用的快速發展和增長。盡管GPT得到了廣泛的采用，并有許多潛在的應用，但關于GPT的能力仍有許多需要探索和理解的地方。盡管在與學術和圖書館[4]、教育[5]、GPT模型[6]、銀行和企業通信[7]、chatGPT及其版本的進步[8]、以及生成AI[9]相關的文獻中有關于GPT的研究，但并沒有現有的評論致力于對GPT進行全面的調查。因此，有必要進行一項全面的評論，重點是GPT的架構、啟用技術、潛在應用、新出現的挑戰、有趣的項目和未來的方向。這些限制促使我們進行了這項審查。因此，這篇審查不僅將幫助這個領域的研究者和實踐者更好地理解GPT，而且在進行研究時，還將提供關于其潛在應用和主要限制的寶貴見解。 在這篇關于GPT的綜述中，我們使用各種可靠的來源進行了深入的文獻審查。我們的搜索主要集中在經過同行評審的期刊，以及來自知名國內和國際會議、研討會、書籍、座談會和期刊的高質量文章。為了確保我們的來源的可信度，我們參考了像Google Scholar和arXiv這樣知名的檔案庫，以及來自IEEE、Springer、Elsevier、Taylor & Francis和Wiley等頂級數據庫的出版物。為了找到相關的GPT引用和出版物，我們使用了如NLPGPT、GPT架構、DL for GPT、Pretraining GPT、Fine-tuning AI GPT和GPT垂直應用等關鍵詞。然后，我們根據所有檢索到的文章的標題進行篩選，排除了任何質量較差的論文。接下來，我們審查了剩下的文章的摘要，以確定它們的貢獻。在我們的文獻審查的最后一步，我們提取了分析所需的必要數據。通過遵循這些步驟，我們確保了我們的研究基于高質量和可信的來源。

2. GPT

A. GPT演化

GPT模型經歷了NLP技術中的多次變化和突破。以下是GPT模型發展中的一些重大轉折點：在GPT之前，NLP模型已經在與特定任務相關的大量標注數據上進行了訓練。這有一個重大的缺點，因為很難獲得用于精確訓練模型所需的標注數據量。由于NLP模型被限制在特定的數據集上，所以它們無法完成訓練集以外的任務。為了解決這些限制，OpenAI提供了一個名為GPT-1的生成式語言模型，該模型使用未標記的數據創建，然后提供給用戶進行微調，以完成后續的任務，如情感分析、分類和問答[18]。這表明該模型試圖根據輸入產生適當的響應，而且用于訓練模型的數據沒有標記[19]。圖2顯示了從1960年創建的Eliza到2022年更為當前的ChatGPT，幾個預訓練模型的演變時間線。GPT-1是第一個能夠閱讀文本并回答查詢的模型[20]。OpenAI在2018年發布了GPT-1。GPT1是AI發展的一個重要步驟，因為它使計算機能夠比以前更自然地理解文本材料。這種生成性語言模型能夠學習各種各樣的連接，并在連續的文本和長篇大論的語料庫上獲得大量知識[21]。這發生在在大型BooksCorpus數據集上訓練之后。在設計方面，GPT-1使用一個12層解碼器架構的變換器，帶有自我注意機制進行訓練。GPT-1能夠在不同任務上執行零射擊性能，這是由于其預訓練而取得的一項重大成功。這種能力證明，當將生成性語言建模與成功的預訓練思想結合起來時，可以用來推廣模型。以TL為基礎，GPT模型發展成為一種強大的工具，可以在微調最少的情況下執行NLP任務[22]。它為其他模型使用更大的數據集和參數在生成性預訓練中取得更大的進步鋪平了道路[18]。

為了在2019年后期創建一個更好的語言模型，OpenAI使用更大的數據集和更多的參數創建了GPT-2。GPT-2的模型設計和執行是一些關鍵的進步[23]。它擁有15億個參數，是GPT-1（1.17億個參數）的10倍，它的參數和數據量也是GPT-1的10倍[21]。通過僅使用原始文本作為輸入，并利用很少或沒有訓練樣本，它在解決與翻譯、總結等相關的各種語言任務方面非常有效。在各種下游任務數據集上對GPT-2進行評估，發現它在識別長距離關系和預測句子方面表現出色，顯著提高了準確性[24]。最近的GPT模型迭代版本是GPT-3。這是由OpenAI創建的一個大型語言預測和生成模型，可以生成源文本的長篇段落。GPT-3最終成為OpenAI的突破性AI語言軟件。簡單來說，它是一種可以自己創建行的軟件，這些行非常獨特，幾乎聽起來像是由人類編寫的[25]。GPT-3程序目前通過云基礎設施API提供有限的訪問，需要訪問權限來調查其功能。自從它的首次亮相以來，它已經產生了一些有趣的應用。其容量約為1750億個參數，比GPT-2大100倍，這是一個關鍵優勢。它使用從大型內容存檔和互聯網收集的5000億詞的語料庫"Common Crawl"進行教學[26]。其其他值得注意和意想不到的能力是進行基本的數學運算，編寫代碼片段，和執行聰明的任務。因此，NLP模型可以通過更快地響應請求和精確地保持最佳實踐，同時減少人為錯誤，來幫助企業[27]。由于其復雜性和大小，許多學者和作家都將其稱為最終的黑箱AI方法。由于執行推理的高成本和不便，以及億參數的大小使其資源密集型，因此很難在工作中實踐[24]。GPT-4被命名為GPT-3的繼任者。與此同時，OpenAI已經秘密地發布了幾個基于GPT-3.5的AI模型，這是GPT-3的更新版本[28]。

GPT-3.5是在文本和代碼的混合上進行訓練的。它從互聯網收集的大量數據中學習了單詞、句子和各種組件之間的關系，這些數據包括成千上萬的維基百科條目、社交媒體帖子和新聞項目。OpenAI利用GPT-3.5開發了幾個定制的系統，以完成特定的工作[26]。它從網上收集了大量數據，包括成千上萬的維基百科條目、社交媒體帖子和新聞項目，并利用這些信息學習了句子、單詞和單詞組成部分之間的關系[29]。 OpenAI的GPT模型的最新版本是GPT-4，這是一個多模態的大型語言模型。它于2023年3月14日推出，并通過ChatGPT Plus向公眾提供有限的訪問。需要排隊等待獲得商業API的訪問權限[10]。GPT-4在預訓練階段，使用公共數據和“來自第三方供應商的許可數據”，預測下一個詞。然后，基于人類和AI的輸入，通過強化學習進行調整，以實現人類對齊和政策符合。與GPT-3的上下文窗口只有4096和2049個tokens不同，該團隊創建了兩個版本的GPT-4，其上下文窗口分別為8192和32768個tokens。

B. GPT模型架構

GPT模型基于用于NLP任務的神經網絡，如語言建模，文本分類和文本生成。GPT模型的架構基于變壓器模型[30]。Transformer模型使用自注意機制處理可變長度的輸入序列，使其非常適合NLP任務。GPT通過用解碼器塊替代編碼器-解碼器塊簡化了架構。GPT模型采用Transformer模型，并使用無監督學習技術在大量文本數據上進行預訓練。預訓練過程涉及預測序列中給定前面單詞的下一個單詞，這是一項稱為語言建模的任務。這種預訓練過程使模型能夠學習可以針對特定下游任務進行微調的自然語言表示[31]。

C GPT 模型如何工作

GPT模型通過使用Transformer這種神經網絡架構處理自然語言文本的輸入序列來工作[38]。GPT模型使用無監督學習技術在大量的文本輸入上預訓練這種Transformer架構[39]。在預訓練過程中，模型獲得了根據前面的詞預測序列中下一個詞的能力。語言建模是一種過程，使模型能夠發現訓練數據中詞與其上下文之間的統計關系。圖5展示了GPT操作的各個階段。第一步包括有監督的微調，第二步涉及對輸入產生最優反應，第三步涉及近似策略優化和強化學習。預訓練后，模型可以針對特定任務進行微調，如文本分類或文本生成。在微調過程中，模型在特定于手頭工作的較小數據集上進行訓練，并改變模型的參數以最大化該任務的性能[8]。圖3展示了GPT的一般Transformer架構。當用于文本生成時，GPT模型通過預測基于之前生成的詞的系列中的下一個詞來創建文本。根據其被修改的方式，模型可以生成與輸入文本相似的文本，或者符合某種主題或風格的文本。圖4展示了GPT模型的Transformer架構和用于微調不同任務的輸入變換。

D. GPT版本比較

GPT模型有幾個版本，每個版本都有自己的特性和功能。表III列出了各種GPT模型版本的比較。表中展示了以下細節，如GPT模型的發布年份、參數、生成的標記、輸入類型、每個模型的特性、每個模型的缺點，以及每個模型的大小。生成型AI（GAI）模型有不同的類型，如單模態、交叉模態和多模態。第一種類型是單模態，依賴于單一類型的輸入，如文本或圖像。另一方面，交叉模態可以處理多種類型的輸入并將它們關聯起來。多模態是最復雜的AI類型，因為它可以處理和整合來自多種模態的信息，如語音、文本、圖像，甚至是與環境的物理交互。GPT只采用單模態和多模態類型，其中ChatGPT被認為是單模態，而GPT-4是多模態。圖6是一個插圖，區分了單模態、交叉模態和多模態生成AI模型。 總的來說，GPT模型在NLP方面表現出了出色的性能，通過增強每一次迭代和其前身的能力。然而，每個模型也有自己的限制和缺點，如輸出控制的限制、缺乏多樣化的數據和倫理問題。在為特定任務選擇GPT模型時，研究者和開發者應謹慎考慮這些因素[40]。具體來說，本節描述了GPT的演變、架構，并比較了不同版本和類型的GPT。

III. 使能技術

GPT是多種技術的匯聚。它借助了最新的技術，如大數據、人工智能、云計算、EC、5G及以后的網絡，以及人機交互。在這一部分，我們將提供與GPT相關的啟用技術的概述。構成GPT模型的主要技術在圖7中展示。

IV. GPT模型對各種應用的影響

GPT已經取得了顯著的進步，它的影響正在教育、醫療保健、工業、農業、旅游和運輸、電子商務、娛樂、生活方式、游戲、市場營銷和金融等各個行業中被感知到。這一部分將提供有關GPT模型在上述應用中的影響的寶貴見解，如圖8所示。

本節將介紹使用GPT模型技術開發的用于上述部分中提到的不同應用的激動人心的項目。表IV，表V顯示了這些項目的不同級別，以及用于比較他們在許多實際應用中的能力的不同參數。

VI. 開放的研究問題和未來方向

本節強調了與實施和采用可持續GPT模型相關的各種開放研究問題。它還為GPT開發領域的研究人員提供了對未來研究方向的深入了解。圖9概述了在使用GPT模型時可能出現的許多問題，以及需要考慮的各種未來方法，以便有效地使用GPT模型。

VII.結論

GPT和其他大型語言模型的影響深遠而深刻。隨著這些技術的不斷發展和改進，它們有可能改變我們與技術和彼此互動的方式。從個性化推薦和客戶服務到語言翻譯和文本生成，可能性是無窮的。然而，就像任何技術一樣，必須解決可能出現的道德和社會問題。隨著我們越來越依賴這些語言模型，我們必須確保我們正在負責任地使用這些工具，并考慮它們對整個社會的影響。這包括與訓練模型所使用的數據偏見、保護隱私和安全、理解人類創造力的含義以及可能對就業和工作流動的影響等相關的挑戰。我們需要繼續評估和反思GPT和其他語言模型的影響，以確保它們的使用方式對整個社會都有益。通過這樣做，我們可以幫助確保這些技術被充分利用，同時最大程度地減少它們可能產生的任何負面影響。

GPT5后NLP大模型逐步走向收斂，ASIC將大有可為。理論來說，當大模型的算力、數據量以及參數量同時增大的時候，整個模型的效果會越來越好。GPT-3使用的數據量為40T，預測GPT-4的數據量需求為400T，但未來數據量將不會無限增大，所以當數據量不能增長的時候，光靠算力和模型參數量增長，并不能增強模型的效果。換言之，受到數據量的限制，NLP大語言模型的迭代或將進入停滯期。在模型迭代停滯期，若應用爆發，則ASIC芯片的優勢就顯現出來。ASIC針對特定需求開發，可根據需求對性能和功耗進行定向優化，其專用的芯片架構與高復雜度的算法相匹配，量產后在性能、功耗、成本方面均具有較大優勢，ASIC芯片將大有可為。

　　頭部廠商紛紛切入AIASIC領域，技術路徑不同。谷歌15年發布第一代TPU（ASIC）產品，TPU產品持續迭代升級；英特爾19年收購人工智能芯片公司HabanaLabs，22年發布AIASIC芯片Gaudi2，性能表現出色；IBM研究院22年底發布AIASIC芯片AIU，有望23年上市；三星第一代AIASIC芯片WarboyNPU芯片已于近日量產。頭部廠商紛紛切入AIASIC領域，看好ASIC在人工智能領域的長期成長性。 　　谷歌：谷歌為AIASIC芯片的先驅，于15年發布第一代TPU（ASIC）產品，大幅提升AI推理的性能；17年發布TPUv2，在芯片設計層面，進行大規模架構更新，使其同時具備AI推理和AI訓練的能力；谷歌TPU產品持續迭代升級，21年發布TPUv4，采用7nm工藝，峰值算力達275TFLOPS，性能表現全球領先。 　　英特爾：19年底收購以色列人工智能芯片公司HabanaLabs，22年發布Gaudi2ASIC芯片。從架構來看，Gaudi架構擁有雙計算引擎（MME和TPC），可以實現MME和TPC并行計算，大幅提升計算效率；同時，其將RDMA技術應用于芯片互聯，大幅提升AI集群的并行處理能力；從性能來看，Gaudi2在ResNET-50、BERT、BERTPhase-1、BERTPhase-2模型的訓練吞吐量優于英偉達A100，性能表現優異。

AI大語言模型的原理、演進及算力測算　　

機器學習中模型及數據規模增加有利于提高深度神經網絡性能。　　

人工智能致力于研究能夠模擬、延伸和擴展人類智能的理論方法及技術，并開發相關應用系統；其最終目標是使計算機能夠模擬人的思維方式和行為。機器學習是一門專門研究計算機如何模擬或實現人類的學習行為、以獲取新的知識或技能、重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身性能的學科，廣泛應用于數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理等領域。深度學習是機器學習的子集，主要由人工神經網絡組成。與傳統算法及中小型神經網絡相比，大規模的神經網絡及海量的數據支撐將有效提高深度神經網絡的表現性能。　　Transformer模型架構是現代大語言模型所采用的基礎架構。　

Transformer模型是一種非串行的神經網絡架構，最初被用于執行基于上下文的機器翻譯任務。Transformer模型以Encoder-Decoder架構為基礎，能夠并行處理整個文本序列，同時引入“注意機制”（Attention），使其能夠在文本序列中正向和反向地跟蹤單詞之間的關系，適合在大規模分布式集群中進行訓練，因此具有能夠并行運算、關注上下文信息、表達能力強等優勢。Transformer模型以詞嵌入向量疊加位置編碼作為輸入，使得輸入序列具有位置上的關聯信息。編碼器（Encoder）由Self-Attention（自注意力層）和FeedForwardNetwork（前饋網絡）兩個子層組成，Attention使得模型不僅關注當前位置的詞語，同時能夠關注上下文的詞語。解碼器（Decoder）通過Encoder-DecoderAttention層，用于解碼時對于輸入端編碼信息的關注；利用掩碼（Mask）機制，對序列中每一位置根據之前位置的輸出結果循環解碼得到當前位置的輸出結果。　　

AI大語言模型的原理、演進及算力測算　　

GPT是基于Transformer架構的大語言模型，近年迭代演進迅速。　　構建語言模型是自然語言處理中最基本和最重要的任務之一。GPT是基于Transformer架構衍生出的生成式預訓練的單向語言模型，通過對大量語料數據進行無監督學習，從而實現文本生成的目的；在結構上僅采用Transformer架構的Decoder部分。自2018年6月OpenAI發布GPT-1模型以來，GPT模型迭代演進迅速。GPT-1核心思想是采用“預訓練+微調”的半監督學習方法，服務于單序列文本的生成式任務；GPT-2在預訓練階段引入多任務學習機制，將多樣化的自然語言處理任務全部轉化為語言模型問題；GPT-3大幅增加了模型參數，更能有效利用上下文信息，性能得到跨越式提高；GPT-3.5引入人類反饋強化學習機制，通過使用人類反饋的數據集進行監督學習，能夠使得模型輸出與人類意圖一致。　　

大語言模型的訓練及推理應用對算力需求帶來急劇提升。　

以GPT-3為例，GPT-3參數量達1750億個，訓練樣本token數達3000億個。考慮采用精度為32位的單精度浮點數數據來訓練模型及進行谷歌級訪問量推理，假設GPT-3模型每次訓練時間要求在30天完成，對應GPT-3所需運算次數為3.1510^23FLOPs，所需算力為121.528PFLOPS，以A100PCle芯片為例，訓練階段需要新增A100GPU芯片1558顆，價值量約2337萬美元；對應DGXA100服務器195臺，價值量約3880.5萬美元。假設推理階段按谷歌每日搜索量35億次進行估計，則每日GPT-3需推理token數達7.9萬億個，所需運算次數為4.7610^24FLOPs，所需算力為55EFLOPs，則推理階段需要新增A100GPU芯片70.6萬顆，價值量約105.95億美元；對應DGXA100服務器8.8萬臺，價值量約175.12億美元。

GPT-4來了！今日凌晨，萬眾矚目的大型多模態模型GPT-4正式發布！ OpenAI CEO Sam Altman直接介紹說：

這是我們迄今為止功能最強大的模型！

 圖靈獎三巨頭之一Geoffrey Hinton對此贊嘆不已，「毛蟲吸取了營養之后，就會化繭為蝶。而人類提取了數十億個理解的金塊，GPT-4，就是人類的蝴蝶。」

OpenAI發文稱，GPT-4能接受圖像和文本輸入，輸出文本內容，雖然在許多現實場景中的能力不如人類，但在各種專業和學術基準測試中已做到人類水平的表現。GPT-4 實現了以下幾個方面的飛躍式提升：強大的識圖能力；文字輸入限制提升至 2.5 萬字；回答準確性顯著提高；能夠生成歌詞、創意文本，實現風格變化。

它強大到什么程度呢？輸入一張手繪草圖，GPT-4能直接生成最終設計的網頁代碼。

它以高分通過各種標準化考試：SAT拿下700分，GRE幾乎滿分，邏輯能力吊打GPT-3.5。

GPT-4在高級推理能力上超越ChatGPT。在律師模擬考試中，ChatGPT背后的GPT-3.5排名在倒數10%左右，而GPT-4考到了前10%左右。GPT-4的長度限制提升到32K tokens，即能處理超過25000個單詞的文本，并且可以使用長格式內容創建、擴展對話、文檔搜索和分析等。OpenAI還貼心地發布了GPT-4開發者視頻，手把手教你生成代碼、檢查錯誤信息、報稅等。在視頻中，OpenAI聯合創始人兼總裁Greg Brockman說了句有點扎心的話：“它并不完美，但你也一樣。”OpenAI正通過ChatGPT和API發布GPT-4的文本輸入功能，圖像輸入功能暫未開放。ChatGPT plus訂閱者可直接獲得有使用上限的GPT-4的試用權，4小時內最多只能發布100條信息。開發者也可以申請GPT-4 API，進入候補名單等待通過。

**申請直通門：**//t.cn/A6ClOHn7隨著時間的推移，OpenAI會將其自動更新為推薦的穩定模型（你可以通過調用gpt-4-0314來鎖定當前版本，OpenAI將支持到6月14日）。定價是每1k prompt tokens 0.03美元，每1k completion tokens 0.06美元。默認速率限制是每分鐘40k tokens和每分鐘200個請求。gpt-4的上下文長度為8192個tokens。還提供對32768個上下文（約50頁文本）版本gpt-4-32k的有限訪問，該版本也將隨著時間的推移自動更新（當前版本gpt-4-32k-0314，也將支持到6月14日）。價格是每1k prompt tokens 0.06美元，每1K completion tokens 0.12美元。此外，OpenAI還開源了用于自動評估AI模型性能的框架OpenAI Evals，以便開發者更好的評測模型的優缺點，從而指導團隊進一步改進模型。開源地址：github.com/openai/evalsGPT-4 技術報告

本文報告了GPT-4的發展，這是一個大規模的多模態模型，可以接受圖像和文本輸入并產生文本輸出。雖然在許多現實世界的場景中，GPT-4的能力不如人類，但它在各種專業和學術基準上表現出了人類水平的表現，包括通過了模擬的律師考試，其分數約為考生的前10%。GPT-4是一個基于transformer的模型，預訓練用于預測文檔中的下一個token。訓練后的校準過程會提高對事實的衡量和對期望行為的堅持程度。該項目的一個核心組件是開發基礎設施和優化方法，這些方法可以在廣泛的范圍內預測性能。這使我們能夠基于不超過GPT-4計算量的1/ 1000的訓練模型準確地預測GPT-4性能的某些方面。本技術報告介紹了GPT-4，一個能夠處理圖像和文本輸入并產生文本輸出的大型多模態模型。此類模型是一個重要的研究領域，具有廣泛的應用前景，如對話系統、文本摘要和機器翻譯。因此，近年來，它們一直是人們感興趣和取得進展的主題[1-28]。開發這樣的模型的主要目標之一是提高它們理解和生成自然語言文本的能力，特別是在更復雜和微妙的情況下。為了測試它在這種情況下的能力，在最初為人類設計的各種考試中對GPT-4進行了評估。在這些評估中，它表現得相當好，經常超過絕大多數人類考生。例如，在模擬的律師考試中，GPT-4的分數落在了考生的前10%。這與GPT-3.5形成對比，GPT-3.5得分在最后10%。在一套傳統的NLP基準測試中，GPT-4的表現優于之前的大型語言模型和大多數最先進的系統(這些系統通常有基準特定的訓練或手工工程)。在MMLU基準29,30上，GPT-4不僅在英語方面以相當大的優勢超過現有模型，而且在其他語言方面也表現出強大的性能。在MMLU的翻譯變體上，GPT-4在考慮的26種語言中的24種超過了英語的最先進水平。我們將在后面的章節中更詳細地討論這些模型能力結果，以及模型安全性的改進和結果。本報告還討論了該項目的一個關鍵挑戰，即開發在大范圍內表現可預測的深度學習基礎設施和優化方法。這使我們能夠對GPT-4的預期性能做出預測(基于以類似方式訓練的小測試)，并在最后的測試中進行測試，以增加我們對訓練的信心。盡管GPT-4功能強大，但它與早期的GPT模型有相似的局限性[1,31,32]:它不完全可靠(例如，可能會出現“幻覺”)，上下文窗口有限，并且不能從經驗中學習。在使用GPT-4輸出時應小心，特別是在可靠性很重要的情況下。GPT-4的能力和局限性帶來了重大而新穎的安全挑戰，我們認為，考慮到潛在的社會影響，仔細研究這些挑戰是一個重要的研究領域。本報告包括一個廣泛的系統卡(在附錄之后)，描述了我們預計的關于偏見、虛假信息、過度依賴、隱私、網絡安全、擴散等方面的一些風險。它還描述了我們為減輕GPT-4部署帶來的潛在危害而采取的干預措施，包括與領域專家進行對抗性測試，以及一個模型輔助的安全通道。本報告重點介紹了GPT-4的功能、局限性和安全性。GPT-4是[33]預訓練的transformer風格的模型，可以使用公開可用的數據(如互聯網數據)和第三方提供商授權的數據來預測文檔中的下一個Token。然后使用來自人類反饋的強化學習(RLHF)[34]對模型進行微調。考慮到大型模型(如GPT-4)的安全影響，本報告沒有包含有關架構(包括模型大小)、硬件、訓練計算、數據集構造、訓練方法或類似內容的進一步細節。我們致力于對我們的技術進行獨立審計，并在這個版本附帶的系統卡中分享了這一領域的一些初始步驟和想法我們計劃向更多的第三方提供進一步的技術細節，他們可以就如何權衡上述競爭和安全考慮與進一步透明的科學價值提供建議

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ChatGPT帶火AIGC，OpenAI引領技術和生態。2022年11月，由OpenAI開發的聊天機器人ChatGPT推出并席卷了整個行業，其引入人類反饋的強化學習和監督學習訓練方法，具備優秀的聊天對話、文案創作、代碼編寫等功能，且得到了微軟的傾力支持，成為史上用戶增長最快的消費應用。聚焦國內，百度在大模型領域積累深厚，總體水平處于行業前端，其創新性引入大規模知識圖譜，模型性能得到大幅提升，公司近期宣布其“文心一言”產品將于2023年3月完成內測并面向公眾開放，下游關注度極高，目前已經得到新聞傳媒、互聯網、金融等多個行業客戶的廣泛支持。

　　變革：AIGC與人更為神似，模型和數據是主要助力。AIGC實現了從分析內容到創造生成新內容的跨越，而模型、數據集、算力、應用是催生AI技術新范式的重要因素。在模型方面，Transformer預訓練大模型為生成式AI帶來了里程碑式飛躍，其中OPENAI發布的GPT系列大模型掀起AIGC熱潮，尤其是ChatGPT火爆出圈。在數據集方面，數據量、多樣性、數據質量是訓練數據集的關鍵要素。 　　市場：大模型需要大算力，推動AI服務器市場增長。大模型的實現需要十分強大的算力來支持訓練過程和推理過程，根據OPENAI數據，訓練GPT-3175B的模型，需要的算力高達3640PF-days。ChatGPT的訓練成本和推理成本高昂。我們認為，隨著模型的迭代和AI芯片廠商產品的迭代，ChatGPT的訓練成本和推理成本未來必將呈現下降趨勢。但一次訓練百萬美元量級的訓練成本和每天百萬美元量級的推理成本，隨著全球和中國人工智能廠商布局大模型，大模型將為全球和中國AI芯片和AI服務器市場的增長提供強勁動力。根據我們的估算，大模型將為全球和中國AI服務器市場帶來約910.44億美元和345.50億美元的市場空間。市場空間巨大，相關芯片和服務器廠商將深度受益此次ChatGPT浪潮。 　　應用：行業將逐步回歸理性，能否突破需要看B端。未來2-3年是行業應用落地的關鍵時段，AIGC在經歷了近期的炒作熱潮結束之后，預計將經歷一段下沉期，市場趨向理性。期間，AIGC需要加快教育和融入市場，培育產品和應用。其中，B端是AIGC含金量最大的市場，AIGC需將技術轉化成工具和解決方案，為企業和行業賦能。其中，文本、圖像生成以及類聊天機器人等產品在B端都有較大應用潛力，游戲、金融和快消等市場有望率先取得進展。

ChatGPT系列報告：

**刷爆的ChatGPT什么算法這么強！臺大李宏毅老師國語講解《ChatGPT (可能)是怎么煉成的 》！ **

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【芯片算力】▲芯片需求=量↑x價↑，AIGC拉動芯片產業量價齊升。1）量：AIGC帶來的全新場景+原場景流量大幅提高；2）價：對高端芯片的需求將拉動芯片均價。ChatGPT的“背后英雄”：芯片，看好國內GPU、CPU、FPGA、AI芯片及光模塊產業鏈。 　　相關標的：海光信息、景嘉微、龍芯中科、中國長城、安路科技、復旦微電、紫光國微、寒武紀、瀾起科技、德科立、天孚通信、中際旭創。 　　【深度學習框架】深度學習框架是人工智能算法的底層開發工具，是人工智能時代的操作系統，當前深度學習框架發展趨勢是趨于大模型訓練，對深度學習框架的分布式訓練能力提出了要求，國產深度學習框架迎來發展機遇。 　　相關標的：百度、海天瑞聲、商湯科技、微軟、谷歌、Meta。 　　【深度學習大模型】ChatGPT是基于OpenAI公司開發的InstructGPT模型的對話系統，GPT系列模型源自2017年誕生的Transformer模型，此后大模型數量激增，參數量進入千億時代，國內百度也發布了ERNIE系列模型并有望運用于即將發布的文心一言（ERNIEBot）對話系統，未來國內廠商有望在模型算法領域持續發力。 　　相關標的：百度、科大訊飛、商湯科技、谷歌、微軟。 　　【應用】ChatGPT火爆全球的背后，可以窺見伴隨人工智能技術的發展，數字內容的生產方式向著更加高效邁進。ChatGPT及AIGC未來有望在包括游戲、廣告營銷、影視、媒體、互聯網、娛樂等各領域應用，優化內容生產的效率與創意，加速數實融合與產業升級。 　　相關標的：百度、騰訊、阿里巴巴、網易、昆侖萬維、閱文集團、捷成股份、視覺中國、風語筑、中文在線、三七互娛、吉比特、天娛數科。 　　【通信】AIGC類產品未來有望成為5G時代新的流量入口，率先受益的有望是AIGC帶來的底層基礎算力爆發式增長。 　　相關標的：包括算力調度（運營商）、算力供給（運營商、奧飛數據、數據港）、算力設備（浪潮信息、聯想集團、紫光股份、中興通訊、銳捷網絡、天孚通信、光庫科技、中際旭創、新易盛）、算力散熱（英維克、高瀾股份）。

AIGC成為新的內容生產方式，跨模態生成值得重點關注。區別于PGC與UGC，AIGC是利用人工智能技術自動生成內容的新型生產方式。按照模態區分，AIGC可分為音頻生成、文本生成、圖像生成、視頻生成及圖像、視頻、文本間的跨模態生成，細分場景眾多，其中，跨模態生成需要重點關注。 　　自然語言處理（NLP）賦予了AI理解和生成能力，大規模預訓練模型是NLP的發展趨勢。NLP的兩個核心任務分別是自然語言理解（NLU）和自然語言生成（NLG）。以ELMo、BERT、GPT為代表的預訓練模型，降低了NLP的技術門檻。ELMo解決了“一詞多義”的問題；BERT通過MLM（類似于完形填空）和NLP（判斷句子是否相連）進行預訓練，增強了上下文的理解能力。GPT通過預測下一個詞，獲得了生成能力；GPT-3在此基礎上使用了更大的數據和更大模型，無需針對下游任務進行傳統的微調，并且采用了小樣本學習提升生成效果。 　　ChatGPT是NLP發展中具有里程碑式意義的模型之一。ChatGPT是OpenAI從GPT-3.5系列中的模型進行微調產生的聊天機器人模型。它能夠通過學習和理解人類的語言來進行對話，還能根據聊天的上下文進行互動，真正像人類一樣來聊天交流，甚至能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼等任務。 　　生成模型賦予了AI創造力，擴散模型是最前沿的技術之一。AIGC的快速發展歸功于生成算法領域的技術積累。GAN的核心思想是“生成”與“對抗”，相比傳統的深度神經網絡，GAN能產生更好的生成樣本，但是仍需解決應用中的問題。擴散模型較GAN更接近人的思維模式，是基于馬爾科夫鏈，通過學習噪聲來生成數據。擴散模型實現了跨模態應用，包括OpenAI的GLIDE和DALL·E2、谷歌的Imagen、StabilityAI的StableDiffusion等。 　　人工智能由單模態智能，向多種模態融合方向發展。建立統一的、跨場景、多任務的多模態基礎模型或將成為人工智能發展的主流趨勢之一。CLIP模型將語言信息和圖像信息聯合訓練，能夠鏈接文本和圖片，成為跨模態生成應用的一個重要節點，“CLIP+其他模型”在跨模態生成領域成為一種較為通用的做法。2022年，微軟提出的BEiT-3多模態基礎模型，在視覺-語言任務處理上具備出色表現，包括視覺問答、圖片描述生成和跨模態檢索等。多模態提高了基礎模型的靈活性，使其在其他模態的應用中發揮新的潛質。 　　未來，值得關注的技術要素包括：長文本生成、開放式文本生成、NeRF模型、擴散模型、跨模態大型預訓練模型（支持的模態數據類型、模態對齊架構設計、支持的下游應用）、小樣本學習及自監督算法、強化學習及環境學習等。

事件:美國AI公司OpenAI推出基于大語言模型的對話模型ChatGPT，可提供高質量的回答，并能實現創作、編程等復雜功能，備受市場關注。不到兩個月的時間，ChatGPT全球日活用戶已突破千萬。

　　ChatGPT是突破式的創新技術ChatGPT是OpenAI公司推出的全新聊天機器人模型。通過引入人類反饋的強化學習，大幅提升了AI在人機對話時的準確度和可控性，具有強大的語言理解能力和語言表達能力。GPT模型仍在持續迭代，更先進大語言模型GPT-4有望在2023年推出，有望進一步推動AIGC產業發展。 　 　　ChatGPT應用及商業化落地加速科技公司紛紛涌入AIGC賽道，優秀的AIGC大模型層出不窮，我們認為基于AI文本生成的模型ChatGPT有望率先應用落地。AIGC賽道相關公司受到資本青睞，AIGC頭部初創公司OpenAI最新估值約為290億美元。作為AIGC領域領先的模型ChatGPT在對話機器人、智能創作等領域應用廣泛，亞馬遜、微軟、Jasper等公司已經開啟商業化之路，商業化前景廣闊。