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3月15日消息 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。

其中OpenAI老板Sam Altman直接开门见山地介绍说：这是我们迄今为止功能最强大的模型！

究竟有多强？

根据OpenAI官方的介绍，GPT-4是一个超大的多模态模型(large multimodal model )，也就是说，它的输入可以是文字（上限2.5万字），还可以是图像。

GPT-4 在专业和学术能力的 benchmark 上已经达到了人类水平。例如模拟律师考试分数占所有应试者的前 10%，而 GPT-3 的测试结果为倒数 10%。

现在想要提前体验的有 2 种方法：

- ChatGPT Plus 订阅（可能不是所有人都有）

- Poe 中已经集成了 GPT-4（同时集成的还有 Claude+ 这个新的 AI）

基于 GPT-4 的第一个产品：be my eyes

目前看起来是一个帮助视力障碍人群的辅助工具，可以使用 GPT-4 的多模态能力来识别、解释图片中的内容。

GPT-4 在各种考试中的结果

几个接近满分的测试项目：

- USABO Semifinal 2020（美国生物奥林匹克竞赛）

- GRE Writing

可以看到数据大部分都是好于 GPT-3 的。

GPT-4 现在已经远优于大部分现有的大语言模型了，包括在许多领域上达到了 state-of-the-art (SOTA) 的模型。

Benchmark 的数据

GPT-4 在不同语种上的能力表现

中文的准确度大概在 80% 左右，已经要优于 GPT-3.5 的英文表现了。

GPT-4已经可以简单理解并解释图片中的内容了。

还可以直接通过图片总结论文

GPT-4已经图片中的内容来回答对应的问题。

GPT-4 的局限性

虽然现在模型所展示出的功能非常强大，但是与前几代的 GPT 模型存在一些类似的问题，比如生成的结果不符合事实。

在这个方面，GPT-4 的得分要比 GPT-3.5 高 40%。

GPT-4的训练数据同GPT-3差不多，都截止在2021年9月，现在部分Plus用户已经可以体验到GPT-4模型了，API中使用的模型是：gpt-4-0314。

- 需要申请加入 waitlist

- 现在只支持纯文本的请求（图像输入还在 alpha 阶段）

- 定价：prompt - $0.03 per 1k token, completion - $0.06 per 1k token

- context 长度为 8192 tokens，并且提供 32768 token 的版本（价格也更贵，$0.06 & $0.12)

未来3-5年间，人工智能将加速进入人们的工作和生活，你觉得大部分人在未来要和AI竞争岗位嘛？

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Chat GPT升级，可用于辅助药物设计吗？

随着人工智能技术的不断发展，像ChatGPT这样的自然语言处理（NLP）模型越来越受欢迎。虽然这两个模型都被设计用于生成文本和进行类似于人类的自然对话，但它们在重要的方面存在差异。在本文中，我们将分析ChatGPT-3和ChatGPT-4之间的差异，并解释它们的区别所在。

ChatGPT是一种基于人工智能技术的语言生成模型，由OpenAI团队开发。它使用了大规模的预训练数据和深度神经网络，可以对自然语言进行自动回复和生成。ChatGPT在自然语言处理领域得到了广泛的应用，例如对话机器人、智能客服等。OpenAI对ChatGPT-4进行了六个月的迭代对齐，使用了对抗性测试计划和ChatGPT的经验教训，结果得到了迄今为止最好的结果。在可靠性、可操纵性和不超出预期的范围方面，它的表现已经接近于完美。ChatGPT-4能够处理更复杂的任务，能够接受更微妙的指令，表现比GPT-3.5更可靠、更有创意（比如：ChatGPT-4具有读图能力和还懂梗）。OpenAI将ChatGPT-4的文本输入能力通过ChatGPT和API（等待列表）发布。为了使图像输入能力更广泛地可用，他们正在与一个合作伙伴密切合作。他们还开源了OpenAI Evals，这是一个用于自动评估AI模型性能的框架，任何人都可以使用它报告模型的不足之处，以帮助指导进一步的改进。

ChatGPT-4是一个大型多模式模型，能够接受图像和文本输入，并输出文本结果。虽然在许多现实世界的场景中，它的表现比人类差，但在各种专业和学术基准测试中，它展现了与人类水平相当的性能。例如，它通过了一个模拟的律师考试，分数在测试者中排名前10％左右，而GPT-3.5的分数则在最低10％左右。

GPT模型现在在药物设计领域已经开始得到广泛应用。

1. 预测药物相互作用：GPT模型可以被用来预测化合物与蛋白质之间的相互作用，这对于药物设计非常重要。例如，可以使用GPT模型来预测化合物与药物靶点之间的亲和力，以及化合物对靶点的选择性。
2. 药物剂量优化：GPT模型可以被用来优化药物剂量，以确保在治疗疾病的同时最大程度减少副作用。通过结合遗传信息和药物代谢动力学数据，GPT模型可以预测个体对药物的反应，并指导个体化的药物治疗。
3. 药物发现：GPT模型可以被用来预测潜在的新药物分子。通过学习大量已知的药物分子结构和性质，GPT模型可以预测新分子的性质和适用性。GPT模型可以用来预测潜在的新药物分子，这一功能通常是基于化合物结构信息和相关性质进行预测的。

在训练GPT模型时，需要大量的药物分子数据作为输入。这些数据可以来自于公开的药物数据库、已发表的药物研究论文，或是由药物研发公司所收集的内部数据等。通过这些数据，GPT模型可以学习到药物分子的结构和性质之间的关联，从而实现以上的诸多功能。OPEN.AI官网给出的GPT-4 Technical Report中的一个示例，我们可以使用ChatGPT做以下工作：分子搜索：通过搜索分子名称获取一个分子的SMILES字符串。只能查询具体名称。化合物采购：为化合物下订单。只需提供SMILES字符串即可使用此工具。专利搜索：检查化合物是否具有新颖性或专利。只需提供SMILES字符串即可使用此工具。修改化合物：根据SMILES提出对化合物的小修改建议。文献回答：适用于回答需要特定信息的问题。

下面的小节中我问了ChatGPT-3和ChatGPT-4关于分子骨架相关的问题，让我们看一下它们的作答。首先是ChatGPT-3的答案：

下面是ChatGPT-4给出的答案：

大家可以自行对比3代和4代的回答，从编者的视角来看，4代给出的答案是更有逻辑性的，而且更关键的是，4代给出的化学式并不一定是目前已报道过的化学式。

随着自然语言处理技术的不断发展，未来的NLP模型将具有更高的预测准确性和更广泛的语言生成能力。未来的模型可能会使用更大规模的预训练数据和更复杂的神经网络结构，从而更好地模拟人类语言理解和生成的过程。在未来，NLP模型将在更多的应用场景中发挥重要作用，例如机器翻译、语音识别、智能客服等。

参考资料：

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