每日热议!计算机行业：OPENAI发布GPT-4 亮点不局限于多模态

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本报告导读：

Open AI 发布GPT-4，展现了更强的能力。我们认为，亮点包括：多模态有助于模型自身的能力提升；大模型的训练结果变得更可预测；模型能力并不依赖于强化学习。

摘要：

事件：北京时间3月15 日凌晨，Open AI 发布ChatGPT-4。ChatGPT Plus的订阅者可以付费获得具有使用上限的GPT-4 访问权限。GPT-4 展现了更强的能力，如：GPT-4 比此前的版本更具创造性和协作性、可以接受图像作为输入、能够处理超过25000 字的文本等。

多模态的意义不仅在于场景拓展，也在于模型自身的能力提升。多模态能力是目前市场中对于GPT-4 讨论最多的点，但讨论往往集中在多模态相对于单模态在应用场景拓展方面的潜力。我们认为，除场景拓展外，同时值得关注的是多模态是否能够使模型本身的能力获得增强，并解决更为复杂的问题。如同人类感知世界的过程是通过输入文本、图片、视频等各类信息实现的，那么多模态能否使得模型本身获得更强甚至额外的能力值得关注。根据Open AI 发布的结果，GPT-4在处理复杂问题时的表现明显好于此前的GPT-3.5。比如在模拟律师资格考试的任务中，GPT-4 的分数落在前10%的考生中，而GP4-3.5的分数则落在了后10%。

大模型的训练结果变得更可预测。根据Open AI 的表述，“GPT-4 的一个重点是构建了一个可预测的深度学习堆栈”，可以使用不超过GPT-4 计算量千分之一的训练模型对GPT-4 一些性能进行准确的预测。这使得我们能够在花费较少代价的情况下让AI 模型的目标和人类的意图、价值观保持一致。一方面能够加快模型的迭代效率，毕竟针对特定模型进行广泛的调优是不现实的；另一方面，也有助于解决目前“ChatGPT 会生成一些对人类有害或者歧视性答案”的问题。

模型能力并不依赖于强化学习。为了测试强化学习对于模型能力的影响，Open AI 分别基于GPT-4 基础模型和加入强化学习的GPT-4模型运行了一系列考试中的多项选择题部分。结果显示，在所有的考试中，基础的GPT-4 模型的平均成绩为73.7%，而引入强化学习后的模型的平均成绩为74.0%，这意味着强化学习并没有显著改变基础模型的能力，换句话说，大模型的能力来自于模型本身。

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风险提示：AIGC 落地不及预期、ChatGPT 发展受到强监管

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