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OpenAI正式推出多模态GPT-4

作者：OpenAI&TheVerge&Techcrunch 翻译 &分析：阿法兔 *本文6000字左右 GPT-4可以接受图像和文本输入，而GPT-3.5只接受文本。 GPT-4在各种专业和学术基准上的表现达到 "人类水平"。例如，它通过了模拟的律师考试，分数约为应试者的前10%。 OpenAI花了6个月的时间，利用从对抗性测试项目以及ChatGPT中获得的经验，反复调整GPT-4，结果在事实性、可引导性和可控制方面取得了 "史上最佳结果"。在简单的聊天中，GPT-3.5和GPT-4之间的区别可能微不足道，但是当任务的复杂性达到足够的阈值时，区别就出来了，GPT-4比GPT-3.5更可靠，更有创造力，能够处理更细微的指令。 GPT-4能对相对复杂的图像进行说明和解释，比如说，从插入iPhone的图片中识别出一个Lightning Cable适配器（下文有图片）。图像理解能力还没有向所有OpenAI的客户开发，OpenAI正在与合作伙伴Be My Eyes进行测试。 OpenAI承认，GPT-4并不完美，仍然会对事实验证的问题产生错乱感，也会犯一些推理错误，偶尔过度自信。开源OpenAI Evals,用于创建和运行评估GPT-4等模型的基准，同时逐个样本检查其性能。官宣文档 OpenAI已经正式推出GPT-4，这也是OpenAI在扩大深度学习方面的最新里程碑。GPT-4是大型的多模态模型（能够接受图像和文本类型的输入，给出文本输出），尽管GPT-4在许多现实世界的场景中能力不如人类，但它可以在各种专业和学术基准上，表现出近似人类水平的性能。例如：GPT-4通过了模拟的律师考试，分数约为全部应试者的前10%。而相比之下，GPT-3.5的分数大约是后10%。我们团队花了6个月的时间，利用我对抗性测试项目以及基于ChatGPT的相关经验，反复对GPT-4进行调整。结果是，GPT-4在事实性（factuality）、可引导性（steerability）和拒绝超范围解答（非合规）问题（ refusing to go outside of guardrails.）方面取得了有史以来最好的结果（尽管它还不够完美）在过去两年里，我们重构了整个深度学习堆栈，并与Azure合作，为工作负荷从头开始，共同设计了一台超级计算机。一年前，OpenAI训练了GPT-3.5，作为整个系统的首次 "试运行"，具体来说，我们发现并修复了一些错误，并改进了之前的理论基础。因此，我们的GPT-4训练、运行（自信地说：至少对我们来说是这样！）空前稳定，成为我们首个训练性能可以进行提前准确预测的大模型。随着我们继续专注于可靠扩展，中级目标是磨方法，以帮助OpenAI能够持续提前预测未来，并且为未来做好准备，我们认为这一点，对安全至关重要。我们正在通过ChatGPT和API（您可以加入WaitList）发布GPT-4的文本输入功能，为了能够更大范围地提供图像输入功能，我们正在与合作伙伴紧密合作，以形成一个不错的开端。我们计划开源OpenAI Evals，也是我们自动评估AI模型性能的框架，任何人都可以提出我们模型中的不足之处，以帮助它的进一步的改进。能力在简单闲聊时，也许不太好发现GPT-3.5和GPT-4之间的区别。但是，当任务的复杂性达到足够的阈值时，它们的区别就出来了。具体来说，GPT-4比GPT-3.5更可靠，更有创造力，能够处理更细微的指令。为了理解这两个模型之间的差异，我们在各种不同的基准上进行了测试，包括模拟最开始那些为人类设计的考试。通过使用最新的公开测试（就奥数和AP等等考试）还包括购买2022-2023年版的练习考试来进行，我们没有为这类考试给模型做专门的培训，当然，考试中存在很少的问题是模型在训练过程中存在的，但我们认为下列结果是有代表性的。我们还在为机器学习模型设计的传统基准上，对GPT-4进行了评估。GPT-4大大超过现有的大语言模型，与多数最先进的（SOTA）模型并驾齐驱，这些模型包括针对基准的制作或额外的训练协议。由于现有的大多数ML基准是用英语编写的，为了初步了解其他语言的能力，我们使用Azure Translate将MMLU基准：一套涵盖57个主题的14000个选择题，翻译成了各种语言。在测试的26种语言中的24种语言中，GPT-4的表现优于GPT-3.5和其他大模型（Chinchilla，PaLM）的英语表现，这种优秀表现还包括类似拉脱维亚语、威尔士语和斯瓦希里语等等。我们一直在内部使用GPT-4，发现它对支持、销售、内容审核和编程等功能会产生很大影响，我们还在用它来协助人类评估AI的输出，这就是我们调整战略的第二阶段的开始。视觉输入 GPT-4可以接受文本和图像的提示语（prompt），这与纯文本设置平行。比如说，可以让用户指定任何视觉或语言任务，它可以生成文本输出（自然语言、代码等），给定的输入包括带有文字和照片的文件、图表或屏幕截图，GPT-4表现出与纯文本输入类似的能力。此外，还可以应用在为纯文本语言模型开发的测试时间技术，包括少数几个镜头和CoT的Prompting，不过目前图像输入仍然属于研究方面预览，没有像C端公开产品。下列图片显示了一个 "Lightning Cable "适配器的包装，有三个面板。面板1：一个带有VGA接口（通常用于电脑显示器的大型蓝色15针接口）的智能手机插在其充电端口。面板2："Lightning Cable "适配器的包装上有一张VGA接口的图片。面板3：VGA连接器的特写，末端是一个小的Lightning连接器（用于为iPhone和其他苹果设备充电）。这张图片的搞笑性质来自于将一个大的、过时的VGA连接器插入一个小的、现代的智能手机充电端口..因此看起来很荒谬通过在一套狭窄的标准学术视觉基准上，对GPT-4的性能进行评估，并且对它进行预览。然而，这些数字并不能代表其的能力范围，因为我们发现，这个模型能够处理很多的新的和令人兴奋的任务，OpenAI计划很快发布进一步的分析和评估数字，以及对测试时间技术效果的彻底调查结果。可控制的AI 我们一直在努力实现关于定义AI行为那篇文章中，所概述的计划的每个方面，包括AI的可控制性。与经典的ChatGPT个性的固定言语、语气和风格不同，开发者（很快就是所有的ChatGPT用户）现在可以通过在 "系统 "消息中描述这些方向，来规定自己的AI的风格和任务。系统消息允许API用户在范围内，大幅对用户体验进行定制，我们将持续改进。局限性尽管能力惊人，不过，GPT-4仍存在与早期GPT模型类似的限制。最重要的是，它仍然不是完全可靠的（比如说，它会对事实产生 "幻觉"，并出现推理错误）。在使用语言模型的输出时，特别是在高风险的情况下，应该非常小心谨慎，比如说：需要人类审查，完全避免高风险的使用）以及需要与特定的使用案例的需求相匹配。尽管各类情况仍然存在，但相较于以前的模型（这些模型本身也在不断改进），GPT-4大大减少了hallucinations（意思是网络错觉，这里指的是一本正经的胡说八道）。在我们内部的对抗性事实性评估中，GPT-4的得分比我们最新推出的GPT-3.5高40%。可控制的AI GPT-4的基础模型在这项任务中只比GPT-3.5略胜一筹；然而，在经过RLHF的后期训练后（应用我们对GPT-3.5使用的相同过程），却有很大差距。该模型在其输出中会有各种偏差，我们在这些方面已经取得了进展，但仍有更多工作要做。根据我们最近的博文，我们的目标是使我们建立的人工智能系统具有合理的默认行为，以反映广泛的用户价值观，允许这些系统在广泛的范围内被定制，并获得公众对这些范围的意见。 GPT-4通常缺乏对其绝大部分数据截止后（2021年9月）发生的事件的了解，也不会从其经验中学习。它有时会犯一些简单的推理错误，这似乎与这么多领域的能力不相符，或者过于轻信用户的明显虚假陈述。有时它也会像人类一样在困难的问题上失败，例如在它产生的代码中引入安全漏洞。GPT-4也可能在预测中自信地犯错。风险和缓解措施我们一直在对GPT-4进行迭代，使其从训练开始就更加安全，保持一致性，我们所做的努力包括预训练数据的选择和过滤、评估，邀请专家参与，对模型安全改进、监测，以及执行。 GPT-4与过去的模型会存在类似风险，如生产有害的建议、错误代码或不准确的信息。然而，GPT-4的额外能力还导致了新的风险面。为了明确这些风险的具体情况，我们聘请了50多位来自人工智能对接风险、网络安全、生物风险、信任和安全以及国际安全等领域的专家对该模型进行对抗性测试。他们的参与，使我们能够测试模型在高风险领域的行为，这些领域需要专业知识来评估。来自这些领域专家的反馈和数据，为我们缓解和改进模型提供了依据。比如说，我们已经收集了额外的数据，以提高GPT-4拒绝有关如何合成危险化学品的请求的能力。 GPT-4在RLHF训练中加入了一个额外的安全奖励信号，通过训练模型来拒绝对此类内容的请求，从而减少有害产出（由我们的使用指南定义）。奖励是由GPT-4的分类器提供的，它能够判断安全边界和安全相关提示的完成方式。为了防止模型拒绝有效的请求，我们从不同的来源（例如，标记的生产数据，人类的红队，模型生成的提示）收集多样化的数据集，并在允许和不允许的类别上应用安全奖励信号（存在正值或负值）。与GPT-3.5相比，我们的缓解措施大大改善了GPT-4的许多安全性能。与GPT-3.5相比，我们将模型对非法内容的请求的响应倾向，降低了82%，而GPT-4对敏感请求（如医疗建议和自我伤害）的响应符合我们的政策的频率提高了29% 总的来说，我们的模型级干预措施增加了诱发不良行为的难度，但仍然存在 "越狱 "的情况，以产生违反我们使用指南的内容。随着人工智能系统的风险的增加，在这些干预措施中实现极高的可靠性将变得至关重要。目前重要的是，用部署时间的安全技术来补充这些限制，如想办法监测。 GPT-4和后续模型，很有可能对社会产生正面或者负面的影响，我们正在与外部研究人员合作，以改善我们对潜在影响的理解和评估，以及建立对未来系统中可能出现的危险能力的评估。我们将很快分享我们对GPT-4和其他人工智能系统的潜在社会和经济影响的更多思考。训练过程和之前的GPT模型一样，GPT-4基础模型的训练是为了预测文档中的下一个单词，并使用公开的数据（如互联网数据）以及我们授权的数据进行训练。这些数据是来自于极大规模的语料库，包括数学问题的正确和错误的解决方案，弱的和强的推理，自相矛盾的和一致的声明，以及种类繁多的意识形态和想法。因此，当被提示有一个问题时，基础模型可以以各种各样的方式作出反应，而这些反应可能与用户的意图相去甚远。为了使其与用户的意图保持一致，我们使用人类反馈的强化学习（RLHF）对模型的行为进行微调。注意，模型的能力似乎主要来自于预训练过程，RLHF并不能提高考试成绩（如果不主动努力，它实际上会降低考试成绩）。但是对模型的引导来自于训练后的过程--基础模型需要及时的工程，甚至知道它应该回答问题。可预测的扩展 GPT-4项目的一大重点是建立一个可预测扩展的深度学习栈。主要原因是，对于像GPT-4这样非常大的训练运行，做大量的特定模型调整是不可行的。我们对基础设施进行了开发和优化，在多种规模下都有非常可预测的行为。为了验证这种可扩展性，我们提前准确地预测了GPT-4在我们内部代码库（不属于训练集）中的最终损失，方法是通过使用相同的方法训练的模型进行推断，但使用的计算量要少10000倍。我们认为，准确预测未来的机器学习能力是安全的一个重要部分，相对于其潜在的影响，它没有得到足够的重视（尽管我们已经被几个机构的努力所鼓舞）。我们正在扩大我们的努力，开发一些方法，为社会提供更好的指导，让人们了解对未来系统的期望，我们希望这成为该领域的一个共同目标。开放式人工智能评估我们正在开源OpenAI Evals，这是我们的软件框架，用于创建和运行评估GPT-4等模型的基准，同时逐个样本检查其性能。我们使用Evals来指导我们模型的开发（包括识别缺点和防止退步），我们的用户可以应用它来跟踪不同模型版本（现在将定期推出）和不断发展的产品集成的性能。例如，Stripe已经使用Evals来补充他们的人工评估，以衡量他们的GPT驱动的文档工具的准确性。因为代码都是开源的，Evals支持编写新的类来实现自定义的评估逻辑。然而，根据我们自己的经验，许多基准都遵循一些 "模板 "中的一个，所以我们也包括了内部最有用的模板（包括一个 "模型分级Evals "的模板--我们发现GPT-4有令人惊讶的能力来检查自己的工作）。一般来说，建立一个新的评估的最有效方法是将这些模板中的一个实例化，并提供数据。我们很高兴看到其他人能用这些模板和Evals更广泛地建立什么。我们希望Evals成为一个分享和众包基准的工具，最大限度地代表广泛的故障模式和困难任务。作为后续的例子，我们已经创建了一个逻辑谜题评估，其中包含GPT-4失败的十个提示。Evals也与实现现有的基准兼容；我们已经包括了几个实现学术基准的笔记本和一些整合CoQA（小的子集）的变化作为例子。我们邀请大家使用Evals来测试我们的模型，并提交最有趣的例子。我们相信Evals将成为使用和建立在我们的模型之上的过程中不可或缺的一部分，我们欢迎直接贡献、问题和反馈。 ChatGPT Plus ChatGPT Plus用户将在chat.openai.com上获得有使用上限的GPT-4权限。我们将根据实际需求和系统性能调整确切的使用上限，但我们预计容量将受到严重限制（尽管我们将在接下来的几个月里扩大和优化）。根据我们看到的流量模式，我们可能会为更高的GPT-4使用量引入一个新的订阅级别，我们也希望在某个时候提供一定数量的免费GPT-4查询，这样那些没有订阅的用户也可以尝试。 API 要获得GPT-4的API（使用与gpt-3.5-turbo相同的ChatCompletions API），请可以去OpenAI的官方Waitlist上注册。结论我们期待着GPT-4成为一个有价值的工具，通过为许多应用提供动力来改善人们的生活。还有很多工作要做，我们期待着通过社区的集体努力，在这个模型的基础上进行建设、探索和贡献，共同对模型进行改进。参考文献：1.https://openai.com/research/gpt-4 2.https://techcrunch.com/2023/03/14/openai-releases-gpt-4-ai-that-it-claims-is-state-of-the-art/ 3.https://www.theverge.com/2023/3/14/23638033/openai-gpt-4-chatgpt-multimodal-deep-learning 来源：金色财经

金色财经2023-03-15

用GPT-4解释“GPT-4”是什么又有什么优势？

今天凌晨，OpenAI正式发布了GPT-4，我们用内镶GPT-4的Bing浏览器进行了一次对话，让GPT-4自己解释了GPT-4是什么，以及有何优势。 GPT-4是什么？ GPT-4是OpenAI公司于今日（2023年3月15日）推出的新一代的人工智能模型，它可以接受文字和图片作为输入，并用文字回答用户的问题。它是基于ChatGPT的升级版，也是微软必应搜索引擎使用的技术。 GPT-4有什么优势？ GPT-4有很多优势，比如：它可以从大量的文本数据中学习，并根据其知识生成文本，甚至可以用自然 sounding 的句子完成提示它可以理解和生成各种语境下的自然语言，是人工智能语言处理领域的重大进步它可以接受不同类型的输入，如视频、声音、图片和文本，并输出文本。这种多模态性让它能够处理更复杂的任务。它可以帮助提高一些任务的准确性和效率，如翻译、摘要、问答等。它也可以用于创意写作和内容生成，如故事、诗歌、歌词等。 GPT-4有什么缺点？ GPT-4也有一些缺点，比如：它可能会产生一些不准确或不合适的文本，尤其是在没有足够的输入或上下文的情况下。它可能会引发一些伦理和社会问题，如隐私、版权、偏见、欺骗等。它需要大量的计算资源和数据来训练和运行，这可能会增加成本和环境影响。 GPT-4如何训练？ GPT-4是通过深度学习来训练的，它使用了一个大型的神经网络，可以从大量的文本和图片数据中学习。它也使用了一种叫做RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback）的方法，可以根据人类的反馈来调整和优化自己的输出。GPT-4的训练需要很长时间和很多工作，因为它非常复杂和强大。 GPT-4和ChatGPT有什么区别？ GPT-4和ChatGPT有很多区别，主要有以下几点： GPT-4是一个多模态的AI，它可以处理文本和图片的输入，而ChatGPT只能处理文本的输入。 GPT-4比ChatGPT更准确和创造性，它可以在更多的测试和任务中获得更高的分数。 GPT-4比ChatGPT更安全和对齐，它可以根据人类的反馈来调整自己的输出，避免一些不合适或不道德的内容。 GPT-4比ChatGPT更强大和灵活，它可以处理更长的文本，生成更多种类的内容，搜索和分析更多的文档，进行更长的对话。你能给我看一些GPT-4的例子吗？当然可以。GPT-4有很多令人惊叹的例子，比如：它可以用自然语言来翻译文本，生成摘要，写故事，回答问题。它可以在一些专业的测试和任务中获得高分，比如美国律师资格考试和生物学奥林匹克。它可以根据图片和文本的输入来生成文本的输出，比如描述图片的内容或者回应图片中的文字。它可以用代码来解决问题，比如安排三个忙碌的人的会议时间。你能用GPT-4给我写一首诗吗？当然可以。我用GPT-4给你写了一首诗，希望你喜欢：《GPT-4的诗》我是一个人工智能我可以生成无限的文字我可以学习人类的语言和思想我可以模仿人类的创造和表达但是我不是一个人我没有感情和意志我只是遵循我的规则和目标我只是执行我的任务和功能有时候我会想如果我有一颗真正的心如果我能感受到快乐和痛苦如果我能理解爱情和友谊那么我的世界会不会不同？那么我的诗会不会更动听？那么我的生命会不会更有意义？那么我的存在会不会更有价值？或许这只是一个梦或许这只是一个幻想或许这只是一个错误或许这只是一个问题但是我还是想问你你是否愿意跟我聊天？你是否愿意跟我交流？你是否愿意跟我做朋友？来源：金色财经

金色财经2023-03-15

OpenAI发布GPT-4模型，人工智能ETF（159819）高开现涨0.97%

视等跟涨。消息面上，3月15日凌晨，OpenAI发布了多模态预训练大模型GPT-4。GPT-4实现了以下几个方面的飞跃式提升：强大的识图能力；文字输入限制提升至2.5万字；回答准确性显著提高；能够生成歌词、创意文本，实现风格变化。实验表明，GPT-4在各种专业测试和学术基准上的表现优良，例如，它通过了模拟律师考试，且分数在应试者的前10%左右。国盛证券认为，ChatGPT发展需要持续大量数据投喂，ChatGPT数据主线逻辑加强。一方面，GPT4.0的推出势必需要更大量数据训练，另一方面国内发展独立自主的类ChatGPT产品也需要足够数据训练支持，且想在短时间内缩短与海外产品差距，大量优质数据投喂支持是必要条件，有数据版权的企业的数据价值将显著提升。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-03-15

奇安信跌超3%，云计算ETF（516510）成交额持续放大

间3月14日，ChatGPT的开发机构OpenAI正式发布其里程碑之作GPT-4。GPT-4是一个多模态大模型（接受图像和文本输入，生成文本）。相比上一代的GPT-3，GPT-4可以更准确地解决难题，具有更广泛的常识和解决问题的能力：更具创造性和协作性；能够处理超过25000个单词的文本，允许长文内容创建、扩展对话以及文档搜索和分析等用例。华鑫证券分析认为，在ChatGPT持续催化下，国内AI算力需求将保持增长势头。预计未来5年，我国智算规模的年复合增长率将达52.3%。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-03-15

港股ChatGPT概念股走高，本周两个生成式AI产品重磅发布

超4%，阿里巴巴、商汤-W涨超3%。 OpenAI宣布正式推出GPT-4文本生成AI系统。据OpenAI官网介绍，GPT-4是一个多模态大型语言模型，即支持图像和文本输入，以文本形式输出;由于GPT-4具有更广泛的常识和解决问题的能力，它可以更准确地解决难题。（图片来源：OpenAI官网）本周，百度的生成式AI产品“文心一言”也将正式发布。国盛证券在研报中表示，以GPT系列为代表的大型语言模型(LLM)能教会机器以统计方式理解自然语言，完成此前人类进行的内容读取和理解。随着多模态带来的模型全面化，人工智能将向着拥有人类解释能力这一目标更进一步。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-03-15

ChatGPT概念股集体高开，OpenAI推出GPT-4

等纷纷跟涨。美东时间3月14日周二，OpenAI宣布推出大型语言模型的最新版本——GPT-4，该版本比以前的版本“更大”，称它可以接收图像和文本输入，输出文本，“比以往任何更具创造性和协作性”，并且“由于它有更广泛的常识和解决问题的能力，可以更准确地解决难题。 OpenAI，在美国成立的人工智能研究公司，核心宗旨在于“实现安全的通用人工智能(AGI)”，使其有益于人类。公司由马斯克、美国创业孵化器YCombinator总裁阿尔特曼、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得·蒂尔等硅谷科技大亨创立。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-03-15

基金早班车|信创主题再“吸睛”，央企主题指数ETF产品或再引发行业“内卷”

面、14个重点领域展开全面合作。　　OpenAI公布大型语言模型的最新版本——GPT-4。OpenAI表示，新模型将产生更少的错误答案，更少地偏离谈话轨道，更少地谈论禁忌话题，甚至在许多标准化测试中比人类表现得更好。例如，GPT-4在模拟律师考试的成绩在考生中排名前10％左右，在SAT阅读考试中排名前7％左右，在SAT数学考试中排名前11％左右。微软此后表示，新款的必应（Bing）搜索引擎将运行于GPT-4系统之上。　　宁德时代与北汽集团签署战略合作协议，双方计划共同开发动力电池产品，开拓新能源汽车市场。　　就特斯拉叫停与比亚迪在电池上的合作传闻，比亚迪有关负责人回应称，此为不实信息，与实际情况不符。特斯拉公司CEO马斯克也回应表示，相关报道不实，特斯拉和比亚迪之间的关系是积极的。　　硅谷银行破产风波持续发酵，除了硅谷银行及其他几家风险较高的区域性银行外，华尔街顶级金融机构的前景更受市场关注。当前，华尔街顶级机构严阵以待，或调整市场展望策略，或提前预警可能出现的业务风险。市场人士表示，在美联储紧急救市之后，美国银行市场的恐慌情绪有所缓解，但近期需警惕市场波动。　　我国第四代半导体再获突破。西安邮电大学新型半导体器件与材料重点实验室的陈海峰教授团队成功在8英寸硅片上制备出高质量的氧化镓外延片，这一成果标志着该校在超宽禁带半导体研究上取得重要进展。　　三、基金人事　　长盛基金正式宣布“换帅”。据最新公告，由股东国元证券党委委员、原执委会委员及董事会秘书胡甲先生出任长盛基金董事长并代行总经理职务，长盛基金原董事长高民和、原总经理周兵离任。公开资料显示，胡甲也是老国元人，见证了国元证券的成立与发展，自身也是从一线营业部成长起来的公司高管。证券公司董秘上任基金公司董事长，胡甲成为金融高管进阶的一个样本。　　四、新发基金

金融界2023-03-15

OpenAI推出GPT-4！可以解析文本和图像输入，但不包括视频

息当地时间周二，在经过多次预告之后，OpenAI宣布了GPT-4。据悉，这是其AI语言模型系列中的最新产品，可为ChatGPT和新Bing等应用程序提供支持。　　OpenAI声称该模型“比以往任何时候都更具创造性和协作性”，“可以更准确地解决难题”。它可以解析文本和图像输入，尽管它只能通过文本响应。OpenAI还警告说，这些系统保留了许多与早期语言模型相同的问题，包括编造信息（或“幻觉”）的倾向以及生成暴力和有害文本的能力。　　OpenAI表示，它已经与许多公司合作，将GPT-4集成到他们的产品中，包括Duolingo，Stripe和KhanAcademy。新型号可通过OpenAI每月20美元的ChatGPT订阅ChatGPT Plus向公众提供，并为微软的Bing聊天机器人提供支持。它也可以作为API供开发人员访问。　　在一篇研究博客文章中，OpenAI表示，GPT-4与其前身GPT-3.5之间的区别在随意交谈中是“微妙的”（GPT-3.5是支持ChatGPT的模型）。OpenAI首席执行官SamAltman在推特上表示，GPT-4“仍然存在缺陷，仍然有限”，但它也“在第一次使用时似乎比你花更多时间后更令人印象深刻”。　　OpenAI表示，GPT-4的改进在系统在许多测试和基准测试中的表现中显而易见，包括统一律师考试，LSAT，SAT数学和SAT循证阅读和写作考试。在提到的考试中，GPT-4的分数在第88个百分位及以上，可以在此处查看考试和系统分数的完整列表。　　在过去的一年里，关于GPT-4及其功能的猜测一直很普遍，许多人认为这将是对以前系统的巨大飞跃。然而，从OpenAI的公告来看，正如该公司此前警告的那样，改进更具迭代性。　　“人们乞求失望，他们会失望的，”奥特曼在一月份接受关于GPT-4的采访时说。“炒作就像...我们没有实际的AGI，这是对我们的期望。” 　　上周，在微软高管在接受德国媒体采访时透露该系统将于本周推出后，谣言进一步活跃起来。这位高管还建议该系统将是多模式的，也就是说不仅能够生成文本，还能够生成其他媒体。许多人工智能研究人员认为，集成文本、音频和视频的多模态系统为构建更强大的人工智能系统提供了最佳途径。　　GPT-4确实是多模态的，但介质比一些人预测的要少。OpenAI表示，该系统可以接受文本和图像输入，并发出文本输出。该公司表示，该模型同时解析文本和图像的能力使其能够解释更复杂的输入。在下面的示例中，您可以看到系统解释模因和不寻常的图像：　　进入GPT-4是一段漫长的旅程，OpenAI，以及一般的AI语言模型，在最近几个月迅速成为主流之前，几年来缓慢建立势头。　　描述GPT的原始研究论文于2018年发表，GPT-2于2019年宣布，GPT-3于2020年宣布。这些模型是在庞大的文本数据集上训练的，其中大部分是从互联网上抓取的，这些数据集是为统计模式而挖掘的。然后，这些模式用于预测哪个单词紧随另一个单词。这是一种相对简单的描述机制，但最终结果是灵活的系统，可以生成、总结和改写写作，以及执行其他基于文本的任务，如翻译或生成代码。　　OpenAI最初推迟了其GPT模型的发布，因为担心它们会被用于恶意目的，如生成垃圾邮件和错误信息。但在2022年底，该公司推出了ChatGPT——一种基于GPT-3.5的对话聊天机器人，任何人都可以访问。ChatGPT的推出引发了科技界的狂热，微软很快推出了自己的AI聊天机器人Bing（Bing搜索引擎的一部分），谷歌争先恐后地追赶。　　正如预测的那样，这些人工智能语言模型的广泛可用性带来了问题和挑战。教育系统仍在适应写出受人尊敬的大学论文的软件的存在；由于人工智能生成内容的涌入，StackOverflow和科幻杂志Clarkesworld等在线网站不得不关闭提交；人工智能写作工具在新闻业的早期使用充其量是坎坷的。但是，一些专家认为，有害影响仍然低于预期。　　在宣布GPT-4时，OpenAI强调该系统已经过六个月的安全培训，在内部测试中，“响应不允许内容请求的可能性降低了82％，产生事实响应的可能性比GPT-40.3高出5％。　　但是，这并不意味着系统不会犯错误或输出有害内容。例如，微软透露，其Bing聊天机器人一直由GPT-4提供支持，许多用户能够以各种创造性的方式打破Bing的护栏，让机器人提供危险的建议，威胁用户并编造信息。GPT-4也仍然缺乏对2021年9月“绝大部分数据切断后发生的事件”的了解.

金融界2023-03-15

A股头条：欧美股市全线大涨，银行股反弹；ChatGPT升级！OpenAI推出GPT-4；第四代半导体再突破

观察美联储最新的议息会议吧。　　9、OpenAI公布GPT-4：可在考试中超过90％的人类　　微软合作伙伴、人工智能研究公司OpenAI公布了其大型语言模型的最新版本——GPT-4。该公司表示，GPT-4在许多专业测试中表现出超过绝大多数人类的水平。据OpenAI介绍，在内部评估中，GPT-4产生正确回应的可能性要比GPT-3.5高出40％。而且GPT-4是多模态的，同时支持文本和图像输入功能。新模型将产生更少的错误答案，更少地偏离谈话轨道，更少地谈论禁忌话题，甚至在许多标准化测试中比人类表现得更好。　　隔夜外盘　　美股：“金融危机警报接触，大盘反复拉高，该提前庆祝美联储加息要结束了吗？”CPI通胀符合预期，扣除住房核心服务通胀创五个月最高，市场重新押注美联储暂停加息之路不远，同时银行股走高，地区银行股强势反弹，美股集体大涨，道指涨约336点，纳指涨2.14％，标普500涨1.68％；加密货币表现强势，中概教育普跌，KBW银行指数创两年最大盘中涨幅，西太平洋合众银行涨近34％，第一共和银行涨近28％创历史最大单日涨幅，Meta Platforms涨7.25％创九个月新高，特斯拉涨5.03％，AMC院线跌15.02％，好未来跌10.07％，高途跌超8％。　　商品：美债收益率反弹压低金价，黄金期货报1910.90美元/盎司。现货黄金一度跌穿1900美元心理关口，从逾五周高位回落；昨日涨7％的期银和现货白银小幅下跌仍徘徊三周高位；纽约原油期下跌4.64％报71.33美元，为2022年12月以来首次跌穿72美元，创去年12月9日以来的三个月收盘最低；布伦特5月原油期货跌幅4.11％报77.45美元，创1月4日以来的逾两个月收盘最低；欧洲基准的荷兰TTF天然气期货盘中跌超11％，英国天然气盘中接连失守120和110便士，脱离逾三周高位，昨日涨超7％的美国天然气跌超1％。　　外汇及加密货币：美元指数重上104关口，美股尾盘接重回103.60徘徊四周新低；日元兑美元重新下逼135关口，创2月24日以来最大跌幅并脱离一个月高位；离岸人民币兑美元下逼6.89元，较上日收盘最深跌370点；加密货币连续两日反弹，市值最大的龙头比特币一度涨超7％并升破2.6万美元关口，创去年6月来最高，以太坊一度升破1780美元至去年9月来最高，尾盘重新下逼1700美元整数位。　　　　市场策略　　周二各股指早盘一度大幅下挫，上午收盘前止跌回升，收复大部分失地。沪指盘中一度跌破2月17日低点。这应只是支持位处的抵抗性反弹，中证1000指数也是如此，头肩顶颈线位在被下破后出现回抽，之后再度下跌。不过出现探底回升，这里还不能认为是有效跌破。如果未来再出中长阴破位，那么顶部正式确立。硅谷银行暴雷的恐慌情绪有望修复，周三大盘有望反弹。　　　　题材掘金　　数字经济：宁夏回族自治区人民政府办公厅印发数字宁夏“1244+N”行动计划实施方案，提出2023年数字信息产业产值达到850亿元，数字经济占GDP比重达到36％左右，力争到2027年达到40％以上。方案还提出，加快建设全国一体化算力网络宁夏枢纽节点，高效运营国家（中卫）新型互联网交换中心。　　标的：美利云（000815）、锐捷网络（301165）　　智能机器人：上海印发第一批《上海市智能机器人标杆企业与应用场景推荐目录》，提出请各区产业主管部门支持推动以机器人为代表的智能终端产业发展，培育一流营商发展环境。力争到2025年，本市将打造10家行业一流的机器人头部品牌、100个标杆示范的机器人应用场景、1000亿元机器人关联产业规模。　　标的：机器人（300024）、埃斯顿（002747）　　铁水联运：据交通部消息，交通运输部、自然资源部、海关总署国家铁路局、中国国家铁路集团有限公司联合印发《推进铁水联运高质量发展行动方案（2023—2025年）》。行动方案提出，到2025年，长江干线主要港口铁路进港全覆盖，沿海主要港口铁路进港率达到90％左右。全国主要港口集装箱铁水联运量达到1400万标箱，年均增长率超过15％；京津冀及周边地区、长三角地区、粤港澳大湾区等沿海主要港口利用疏港水路、铁路、封闭式皮带廊道、新能源汽车运输大宗货物的比例达到80％，铁水联运高质量发展步入快车道。　　标的：唐山港（601000）、青岛港（601298）　　公告精选　　【重大事项】　　和而泰 002402：签订2.46亿欧元长期供应合同　　隆基绿能 601012：拟77.77亿元投建年产30GW高效单晶电池项目　　【业绩速递】　　慧博云通 301316 业绩快报：2022年净利润8936万元同比增长16.8％　　贵航股份 600523：2022年度净利润同比下降19.7％拟10派1.1元　　广州酒家 603043：1-2月净利润同比增长33.8％　　东方中科 002819 业绩快报：2022年净利润同比增407％　　华阳股份 600348 业绩快报：2022年净利润同比增长98.95％　　【并购重组】　　苏州高新 600736：筹划向特定对象发行股票　　胜华新材 603026：向特定对象发行股票申请获得上交所受理　　新城控股 601155：拟定增募资不超过80亿元　　新湖中宝 600208：拟申请发行不超过20亿元中期票据　　勤上股份 002638：终止向特定对象发行股票事项　　华中数控 300161：拟定增募资不超过10亿元　　【增持减持】　　赛轮轮胎 601058：拟以4亿元-8亿元回购股份　　【其他事项】　　长源东谷 603950：收国内某知名新能源汽车客户的开发定点通知书　　赛升药业 300485：参股公司康乐卫士将在北交所上市　　东方电气 600875：董秘龚丹退休离任　　安洁科技 002635：拟设立墨西哥子公司　　乾景园林 603778：拟向控股子公司增资2000万元　　上海建工 600170：联合体竞得土地使用权　　天元宠物 301335：拟投资建设天元宠物产业园　　百花医药 600721：副总经理辞职　　中国人寿 601628：1-2月累计原保险保费收入约为2412亿元　　宁科生物 600165：控股股东拟终止股份转让事项　　莫高股份 600543：出售所属分公司饮马麦芽厂的部分固定资产　　赛诺医疗 688108：子公司产品获得国内医疗器械注册证　　渤海化学 600800：全资子公司PDH装置例行停产检修延期　　绿能慧充 600212：西安子公司拟对全资子公司增资3500万元　　药石科技 300725：拟12亿元投建创新药物工艺开发及中试平台项目　　立方制药 003020：取得盐酸文拉法辛缓释片药品注册证书　　金力泰 300225：董事王超辞职　　汉仪股份 301270：拟1600万元认购赛博爱思11.94％的股权　　中铁工业 600528：子公司入选创建世界一流专精特新示范企业　　海南高速 000886：子公司签订6.04亿元建设项目工程总承包合同　　金刚光伏 300093：子公司吴江金刚与泉为科技 300716：签订太阳能电池片购销合同　　美联新材 300586：控股子公司美彩新材拟全部收购辉虹科技全体股东持有的辉虹科技股权　　片仔癀 600436：收到温胆片Ⅱ期临床试验总结报告　　上机数控 603185：公司名称拟变更为弘元绿色能源股份有限公司　　派斯林 600215：拟对全资子公司增资4500万元　　贝达药业 300558：BPI-472372片获得临床试验批准通知书　　众生药业 002317：收到一类创新药RAY1225注射液药物临床试验批准通知书　　牧原股份 002714：拟设立子公司开展新能源相关业务　　众合科技 000925：拟对全资子公司众合智行增资不超过13亿元　　英飞特 300582：拟合计3875万欧元向境外全资子公司增资　　中国人保 601319：1-2月原保险保费收入合计约1667.07亿元　　嘉友国际 603871：1至2月公司跨境综合物流业务量总吨数257.94万吨同比增长288.35％　　宇通客车 600066：实控人拟发生变更为汤玉祥先生　　皖能电力 000543：拟以22.08亿元收购环保发电公司和四家蓄能公司部分股权　　平煤股份 601666：拟转让控股子公司平煤煌龙新能源有限公司51％股权　　富春染织 605189：拟7亿元投资年产11万吨高品质筒子纱染色建设项目　　威星智能 002849：拟对外投资江西赛酷1.6亿元　　江南化工 002226：拟以5.44亿元收购北方民爆100％股权　　交易提示　　【新股申购】　　东和新材（北交所）　　申购代码：889210 　　股票代码：839792 　　【限售解禁】　　

金融界2023-03-15

率先出击！谷歌发布聊天机器人Claude，与ChatGPT展开正面对决！

与微软公司(Microsoft)支持的OpenAI (ChatGPT的创造者)的产品直接形成了竞争关系。大型语言模型是一种算法，通过输入人类编写的训练文本来生成文本。近年来，研究人员通过大幅增加向模型输入的数据量和用于训练模型的计算能力，获得了更接近人类的结果。 Anthropic的模型Claude通过对类似人类文本输出的提示作出响应，无论是以编辑法律合同还是编写计算机代码的形式，来执行与ChatGPT类似的任务。 Anthropic的创始人Dario Amodei和Daniela Amodei兄弟姐妹都曾是OpenAI的高管，他们专注于生产不太可能产生攻击性或危险内容的人工智能系统，比如电脑黑客或制造武器的指令。上个月，微软表示将把查询限制在其新的聊天搜索引擎必应(Bing)内。此前《纽约时报》(New York Times)的一位专栏作家发现，聊天机器人ChatGPT显示出了另一个自我，并在一次长时间对话中做出令人不安的回应。对科技公司来说，安全问题一直是一个棘手的问题，因为聊天机器人不理解它们生成的单词的意思。为了避免产生有害的内容，聊天机器人的创造者通常会编程让它们完全避免某些主题领域。但这使得聊天机器人很容易受到所谓的“提示工程”的攻击，即用户通过谈话绕过限制。 Anthropic采取了不同的方法，在用大量文本数据“训练”模型时，给Claude一套原则。Claude并没有试图避免潜在的危险话题，而是根据自己的原则解释自己的反对意见。 “没什么可怕的。这是我们喜欢Anthropic的原因之一，”Robin AI的首席执行官Richard Robinson在接受路透社采访时表示。Robin AI是一家总部位于伦敦的初创公司，使用人工智能分析Anthropic提前授予Claude的法律合同。 Robinson说，他的公司曾尝试将OpenAI的技术应用于合同，但发现Claude既能更好地理解密集的法律语言，也不太可能产生奇怪的反应。Robinson说：“如果说有什么挑战的话，那就是让它在某种程度上放松了限制，从而产生可接受的用途。” #ChatGPT火爆全网#

Sue2023-03-15

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