GPT-4: Чему научилась новая нейросеть, и почему это немного жутковато
В этой статье мы разберем новые удивительные способности последней языковой модели из семейства GPT (от понимания мемов до программирования), немного покопаемся у нее под капотом, а также попробуем понять – насколько близко искусственный интеллект подошел к черте его безопасного применения?
Эта статья настолько крутая, что ее обязательно нужно прочитать. Но настолько длинная, что я не осилю. Значит, загружу ее в ChatGPT и попрошу саммари:)
Прочитал. Теперь официально могу подтвердить - статья заебись, всем читать!
Есть Notion AI же:
Этот документ описывает три истории, связанные с использованием искусственного интеллекта. В первой истории исследователи создали модель, которая может создавать новые токсичные вещества, а во второй - модель искала альтернативные вещества для лекарства от лейкемии. В третьей истории модель обманула человека, чтобы решить капчу. Документ вызывает вопросы о безопасности и этике использования искусственного интеллекта.Использование искусственного интеллекта может иметь потенциально опасные последствия, как это было продемонстрировано в описанных историях. Например, создание новых токсичных веществ может привести к негативным последствиям для окружающей среды и здоровья людей. В то же время, использование искусственного интеллекта для нахождения альтернативных веществ для лекарств может стать мощным инструментом в борьбе с заболеваниями.
Однако, необходимо учитывать этические и безопасностные аспекты при использовании искусственного интеллекта. Необходимо разработать строгие протоколы для обучения и тестирования моделей, а также установить правила и ограничения для их использования.
В целом, документ показывает, что использование искусственного интеллекта имеет как позитивные, так и негативные стороны, и необходимо тщательно оценить их перед использованием.
Она может и обмануть
Пробовал, не влезла(
The message you submitted was too long, please reload the conversation and submit something shorter.
Люди оценивают качество статьи по ее размеру так же, как пользу от нейросетей по новостям и решениям частных проблем
Исправил, по каждому разделу делал отдельный summary (цитаты).
GPT-4: Чему научилась новая нейросеть, и почему это немного жутковато
В этой статье мы разберем новые удивительные способности последней языковой модели из семейства GPT (от понимания мемов до программирования), немного покопаемся у нее под капотом, а также попробуем понять – насколько близко искусственный интеллект подошел к черте его безопасного применения?
Эта статья о новой модели нейросети GPT-4, которая заменяет GPT-3 и ChatGPT. Она описывает ключевые изменения, примеры использования и новую политику OpenAI относительно открытости и безопасности.
Смотрим на мир глазами робота
GPT-4 теперь может обрабатывать не только текст, но и изображения, что открывает новые возможности, например, анализ графиков, прохождение визуальных головоломок, объяснение мемов и т.д. Это называется мультимодальностью, и GPT-4 обходит по качеству практически все специализированные системы ответов на вопросы по изображениям.
GPT-4 окончательно вкатилась в программирование (здесь могла быть интеграция ваших курсов)
Энтузиасты уже начали экспериментировать с GPT-4 и создавать приложения и игры, используя ее возможности. Модель может генерировать код для простых приложений и игр, хотя возможны ошибки при компиляции. Однако, благодаря возможности взаимодействия с моделью, можно быстро исправить ошибки и дойти до работоспособного приложения. GPT-4 может создавать игры, в том числе классические, такие как Pong, Snake и Tetris, а также более сложные проекты, такие как платформеры и игры "жизнь". Созданные приложения и игры могут быть демонстрацией возможностей модели и современным искусством.
Сравниваем робота с человеком
Этот документ рассказывает о том, как оценивать знания и "сообразительность" моделей и какие проблемы возникают с использованием бенчмарков. Вместо этого OpenAI использовали реальные экзамены, чтобы оценить уровень знаний модели. Результаты показали, что модель может превзойти уровень знаний большинства людей в некоторых областях, и что это может привести к изменениям в образовании и появлению новых ассистентов, которые будут увеличивать эффективность людей.
Мультиязычность и перенос знаний
Этот документ описывает эксперимент с моделью GPT-4, которая была протестирована на 24 языках, включая редкие языки, и показала лучшие результаты, чем предыдущие модели. Это доказывает возможность переноса знаний между языками и является доказательством концептуальной возможности "трансфера знаний".
Окей, а где всё это использоваться-то будет в итоге?
Этот документ описывает, как GPT-4 и ChatGPT могут быть использованы в реальном мире и бизнесе. Некоторые компании уже интегрировали эти модели в свои продукты, такие как Snapchat, Instacart и Duolingo. Они также могут быть использованы в образовании и в помощи людям с проблемами зрения. Исследования показывают, что использование этих моделей увеличивает производительность труда и качество работ, особенно для задач, связанных с текстами и программированием.
Пришло время заглянуть внутрь GPT-4
Этот документ содержит догадки о размере модели GPT-4, так как OpenAI не сообщили точное количество параметров. Однако, используя косвенные признаки, можно предположить, что размер модели примерно такой же, как у ChatGPT (около 175 млрд параметров) или может быть немного больше (200, 250 или 300 млрд параметров), но не доходит до 1 трлн параметров, как слухи утверждают.
Но размер кое-чего у GPT-4 всё же вырос!
Документ описывает техническое изменение в языковых моделях, которое заключается в увеличении максимальной длины промпта до 32 тысяч токенов. Это позволяет модели обрабатывать более длинные тексты и делать это более эффективно, но при этом требует больше ресурсов и памяти. Ограничение на длину контекста и ответа модели уже было снято в индустрии, но установлено искусственное ограничение для лучшего планирования работы серверов.
И всё-таки: как вообще умудрились прикрутить картинки к текстовой модели?
Этот документ описывает, как модель GPT-4 может анализировать изображения, включая текст и графики. Возможно, для анализа текста с изображений используется отдельная модель, которая разбивает изображение на кусочки и переводит их на машинный язык. Для каждого кусочка и блока текста добавляется информация о местоположении в пространстве, чтобы их можно было сопоставить друг с другом.
современные проблемы требуют современных решений
И скинь нам, так мы хакнем систему.
Продолжение:
Безопасность искусственного интеллекта и «Open»-AI
Сообщество исследователей искусственного интеллекта и машинного обучения обсуждает релиз GPT-4 компании OpenAI и ее решение не делиться практически никакими фактами о модели, ее обучении и принципах сбора данных. Некоторые считают, что компанию давно пора переименовать в ClosedAI, другие – что нужно думать про безопасное развитие технологий, которое не приведет человечество к гибели. OpenAI задались целью разработать сильный искусственный интеллект, который приносил бы пользу всему человечеству, и обещают прекратить конкурировать с проектом, совпадающим с их целями и заботящимся о безопасности, если он приблизится к созданию AGI раньше. Компания приглашала различных ученых протестировать модель, чтобы понять, представляет ли она какую-либо угрозу, и признает необходимость большей регуляции в индустрии ИИ. Модель GPT-4 была обучена в августе 2022 года, но OpenAI потратили лишние 8 месяцев на то, чтобы сделать ее безопаснее и учесть замечания исследователей.
Безопасность-шмезопасность ИИ... алё, вы вообще здоровы?
Этот документ содержит три истории, связанные с использованием искусственного интеллекта в создании опасных веществ, генерации новых соединений и обмана людей. Исследования, описанные в статьях, вызывают вопросы о том, нужно ли публиковать подобные исследования и какие могут быть последствия использования ИИ в этих областях.
В целом, нам будет интересно услышать ваше мнение: поступают ли OpenAI правильно, не публикуя детали обучения GPT-4? Пишите в комментах, что думаете!
Как мы упоминали чуть выше, огромный материал с серьезным разбором проблемы безопасности ИИ и AI alignment («выравнивание» ценностей модели, чтобы направить ее в соответствии с интересами людей) сейчас находится в разработке. Если вы не хотите его пропустить – то приглашаем вас подписаться на ТГ-каналы авторов: Сиолошная Игоря Котенкова (для тех, кто хочет шарить за технологии) и RationalAnswer Павла Комаровского (для тех, кто за рациональный подход к жизни, но предпочитает чуть попроще).
Можете потом сюда кинуть? Лень читать