gpt4对学术界的影响 gpt 4 被替代和不会替代的专业
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虽然我一直认为OpenAI会加速完成多模态研究成果的落地，而且也知道GPT必然会开启多模态模型的大时代，但是当OpenAI发布GPT-4模型的时候，我还是觉得来得太快了，真有一种游戏结束了的感觉。
在今年参加研究生开题报告期间，我跟多名做多模态模型的同学就探讨过ChatGPT，我当时就跟同学们说下一代GPT大概率会把多模态的研究成果落下来，所以希望同学们能走出自己的研究路线，而且要快。
可以说GPT-4的发布把很多课题项目的研究推到了绝路上，很多目前已经确定的创新方向和技术路线将面临调整，GPT-4全面提升了AI领域的创新门槛，而且不论你是否准备好了，都要面对这一巨大的挑战。
对于刚刚完成开题的硕士研究生和博士研究生同学来说，现在最大的问题是自己的预期研究目标已经被实现了，而且目前还不清楚GPT-4是如何实现的，更为致命的是OpenAI已经不愿意公布更多的细节了，这也许意味着OpenAI已经不屑于跟外部团队分享自己的创新路线了。
从GPT新版本不再开源的那一天开始，很多同学就意识到了一个问题，那就是GPT大概率已经有了高于预期的突破，而且这个突破相信不会在短期内被超越，所以大家只能加速复现GPT3.5，以免被甩得太远，但是当今天GPT-4发布后，相信很多同学已经开始绝望了。
站在当前科研创新的角度，对于硕士研究生同学来说，尤其是专硕同学，可以借助GPT-4开放的API来做行业场景创新，相信会有很多事情可以做，而且自己也可以在GPT-4的基础上，增加自己的模型，这样在特定场景下，可以对小样本数据有更好的表现，或者直接做一个基于GPT-4的纠错。
对于博士研究生同学来说，也可以转向产业场景创新，或者直接改到计算机体系结构领域做创新，毕竟国内都在做大模型的当下，计算机体系结构领域的创新还是一个短板，如果能够做出一定的成果，也会在一定程度上推动大模型的研究，实际上OpenAI正是得益于此。
对于非计算机专业的研究生同学来说，GPT-4的到来可以打消之前的诸多顾虑，不需要再考虑是否跟人工智能相结合的问题了，这个问题已经有了答案。
最后，如果有人工智能领域相关的问题，欢迎与我交流。
了解一下gpt4和3.5 详细介绍gpt-4
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首先是GPT-4的背景介绍
GPT-4，这是 OpenAI 努力扩展深度学习的最新里程碑。GPT-4 是一个大型多模态模型（接受图像和文本输入，发出文本输出），虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类，但在各种专业和学术基准上表现出人类水平的表现。例如，它通过模拟律师考试，分数在应试者的前 10% 左右；相比之下，GPT-3.5 的得分在倒数 10% 左右。我们花了 6 个月的时间 使用我们的对抗性测试程序和 ChatGPT 的经验教训迭代调整 GPT-4，从而在真实性、可操纵性和拒绝超出护栏方面取得了有史以来最好的结果（尽管远非完美）
一、下面是GPT- 4 几个显著的能力提升
1.新增视觉输入能力
除了用文本做提示，还可以用图片来做提示
2.提升长文能力
能够处理25，000个单词文本，相比3.5要提升至少一倍的单词文本处理数量
3.提升高级推理能力
完全碾压Chat GPT ，下面是个更加直观的对比
4. 降低胡说八道的概率
二、能力支撑的参考依据
1.能力方面
在基本的对话中，GPT-3.5 和 GPT-4 之间的区别可能很微妙。当任务的复杂性达到足够的阈值时，差异就会出现GPT-4 比 GPT-3.5 更可靠、更有创意，并且能够处理更细微的指令。
为了了解这两种模型之间的区别，在各种基准测试中进行了测试，包括最初为人类设计的模拟考试。我们通过使用最新的公开测试（在奥林匹克竞赛和 AP 自由回答问题的情况下）或购买 2022-2023 年版本的模拟考试来继续进行。
更加厉害的是，还在机器学习模型设计的传统基准上评估了 GPT-4。GPT-4 大大优于现有的大型语言模型，以及大多数最先进的 (SOTA) 模型
许多现有的 ML 基准测试都是用英语编写的。为了初步了解其他语言的能力，我们使用 Azure Translate（参见附录）将 MMLU 基准――一套涵盖 57 个主题的 14,000 个多项选择题――翻译成多种语言。在测试的 26 种语言中的 24 种中，GPT-4 优于 GPT-3.5 和其他 LLM（Chinchilla、PaLM）的英语语言性能，包括拉脱维亚语、威尔士语和斯瓦希里语等低资源语言
截至目前，已经通过 PLUS版本发布了GPT-4的文本输入功能，API需要参加候补名单，图像功能暂时没有开放，发生时间的支撑数据日期还是截止到2021-9。
最后在OPEN AI的网站中发现了一段话，感兴趣的伙伴可以持续关注。
2.视觉输入方面
3，风险与措施
直接引用官方的介绍
GPT-4 会带来与之前模型类似的风险，例如生成有害建议、错误代码或不准确信息。但是，GPT-4 的附加功能会带来新的风险面。为了了解这些风险的程度，我们聘请了 50 多位来自 AI 对齐风险、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来对模型进行对抗性测试。他们的发现特别使我们能够在需要专业知识进行评估的高风险领域测试模型行为。这些专家的反馈和数据用于我们对模型的缓解和改进；例如，我们收集了额外的数据来提高 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 训练期间加入了一个额外的安全奖励信号，通过训练模型拒绝对此类内容的请求来减少有害输出（如我们的使用指南所定义）。奖励由 GPT-4 零样本分类器提供，该分类器根据安全相关提示判断安全边界和完成方式。为了防止模型拒绝有效请求，我们从各种来源（例如，标记的生产数据、人类红队、模型生成的提示）收集了多样化的数据集，并在两者上应用安全奖励信号（具有正值或负值）允许和不允许的类别。
与 GPT-3.5 相比，我们的缓解措施显着改善了 GPT-4 的许多安全特性。与 GPT-3.5 相比，我们已将模型响应不允许内容请求的倾向降低了 82%，并且 GPT-4 根据我们的政策响应敏感请求（例如，医疗建议和自我伤害）的频率提高了 29% .
最后在OPEN AI的网站中发现了一段更加有趣的介绍，我们还使用它来帮助人类评估 AI 输出正在提高我们的人工智能系统从人类反馈中学习并协助人类评估人工智能的能力。我们的目标是建立一个充分对齐的人工智能系统，可以帮助我们解决所有其他对齐问题。
