編譯／莊閔棻 為了更了解GPT-4的開發週期、能力，以及它的局限性，《TechCrunch》採訪了OpenAI …

編譯／莊閔棻

為了更了解GPT-4的開發週期、能力，以及它的局限性，《TechCrunch》採訪了OpenAI的聯合創始人之一和總裁Greg Brockman。

當被問及如何比較GPT-4和GPT-3時，Brockman說了一個詞：不同（Different）。他表示：「他們只是不同。」他說，「（模型）仍然有很多問題和錯誤...... 但你真的可以看到在微積分或法律等方面的技能跳躍，原本它在某些領域非常糟糕，但現在，相對於人類來說（它的表現）相當好。」

• 多模態性

GPT-4更厲害的是其多模態性（multimodality）。與GPT-3和GPT-3.5只能接受文字提示不同，GPT-4可以同時接受圖片和文字的提示，並執行一些動作。

而這是因為GPT-4是在圖像和文本數據上訓練的，但它的前幾代模型只在文本上進行訓練。OpenAI表示，訓練數據來自「各種授權過的和公開可用的數據源，其中可能包括公開可用的個人資訊」，但當被問及具體細節時，Brockman表示說他不知道。

Brockman說：「有一些政策問題，如臉部識別和如何對待人的圖像，我們需要正視和解決。」他說：「我們需要弄清楚，如，危險區在哪裡、紅線在哪裡，然後隨著時間的前進澄清這一點。」

• 穩定性

而當被問及GPT-4的穩定性時，Brockman強調，該模型已經經歷了六個月的安全培訓。在內部測試中，與GPT-3.5相比，它降低了82% 模型做出OpenAI使用政策中不允許的回應的機率，且提高了40% 給出「事實 」的回應率。

Brockman表示：「我們花了很多時間試圖了解GPT-4的能力，而把它放到世界上是我們學習的方式。我們不斷地進行更新，包括一堆改進，這樣模型就更能擴展到你希望它處於的任何個性或某種模式。」

• 語氣

然而，微軟由GPT-4驅動的聊天機器人Bing也已被證明極易受到用戶的影響。只要透過對話引導Bing，它就可能會進行愛意表白、威脅傷害、為大屠殺辯護和編造陰謀論等失控行為。

對此，Brockman沒有否認GPT-4的不足，但他強調了該模型新的緩解性轉向工具，包括一種稱為「系統 」訊息的API級能力。Brockman說：「真正弄清楚GPT-4的語氣、風格和內容一直是我們的一個重要焦點。」她說：「我認為我們已經開始了解如何做工程，了解怎麼才可以有一個可重複的過程，讓你得到可預測的結果，並對人們真正有用。」據稱，「系統」訊息將作為護欄，防止GPT-4偏離方向

• Elvals

Brockman還提到了Evals。作為OpenAI致力於健全其模型的一個代表，Evals是一個被用於評估其人工智慧模型性能的新開源軟體框架。 Evals允許任何人對OpenAI回報其模型中的缺陷，以幫助指導改進。

Brockman說：「透過Evals，我們可以看到用戶關心的（用例）。以一種系統的形式，我們能夠對其進行測試。他還說：「我們（開源）的部分原因是因為，我們正在從每三個月發布一個新模型轉向不斷改進……當我們製作新的（模型）版本時，我們至少可以知道這些變化是什麼。」

• 上下文窗口的擴大

Brockman還談到了GPT-4的上下文窗口（context window），也就是模型在生成其他文本之前可以參考的文本。 Brockman表示，OpenAI正在測試GPT-4的一個版本，可以「記住」大約50頁的內容，或者說是普通的GPT-4在其「記憶」中所能容納的內容的五倍，且是GPT-3的八倍。

Brockman認為，擴大的上下文窗口會帶來新的、以前沒有探索過的應用，特別是在企業中。他設想了一個為公司建造的人工智慧聊天機器人，利用來自不同來源的背景和知識，包括跨部門的員工，以一種知識豐富但平易近人的方式回答問題。

Brockman說：「以前，該模型對你是誰、你對什麼感興趣等等沒有任何了解。但擁有這種（更多的）背景（知識）肯定會使它更有能力......它將能增進人們的能力。」

參考資料：Tech Crunch

這篇文章 OpenAI總裁：GPT-4不完美，但相當好 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。