行业更新系列

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。在发布中，GPT-4展现了更强的能力，如：

创造力：GPT-4比此前的版本更具创造性和协作性。它可以生成、编辑，并与用户一起迭代创意和技术写作任务，例如作曲、写剧本或学习用户的写作风格。

图片输入：GPT-4可以接受图像作为输入，并基于此生成标题、分类和分析。

支持更长的输入：GPT-4能够处理超过25,000字的文本，允许用例，如长形式的内容创建，扩展对话，以及文档搜索和分析等。

我们并不希望单纯对GPT-4的新能力进行罗列，而是希望谈谈我们眼中GPT-4相对于此前版本的一些值得关注的进步，以及我们的理解。

亮点1：多模态的输入方式

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。

多模态的输入模式有望使得AI的应用场景被进一步拓展。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。比如，大模型的能力能否被引入一些处理图片的场景中，让目前的产品变得更强大。

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％。

亮点3：大模型能力来自于模型自身而非强化学习

模型能力似乎不受强化学习（RLHF）的显著影响。我们认为，这是GPT-4发布中另一个非常值得关注的点。

GPT系列大模型中诸如“推理能力”等一系列能力是“涌现”出来的，目前对于这些能力是如何产生的并没有共识。一方面，ChatGPT确实表现出了一定的“乌鸦智能”（该比喻源自朱松纯教授，将乌鸦和鹦鹉对比，乌鸦具有“理解”能力，而鹦鹉的问答方式是“鹦鹉学舌”）。但另一方面，其技术路线是“深度学习 强化学习”（其中强化学习是指GhatGPT利用了人类的反馈信息直接优化语言模型）。那么，这些“涌现”出来的能力究竟是来源于大模型本身，还是仅仅是“引入了强化学习后机器的回答更符合人的语言习惯”而产生的表象？

模型能力似乎并不来自强化学习。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。根据Open AI的表述，强化学习的意义更多地在于让模型的输出更符合人类的意图和习惯，而不是模型能力的提升（有时甚至会降低模型的考试成绩）。

本文源自券商研报精选