GPT-4 は非常に強力なので、OpenAI が開くことを拒否します。主任科学者: オープンソースは賢明ではありません、私たちは以前は間違っていました
OpenAI の共同創設者である Greg Brockman と主任科学者の Ilya Sutskever が GPT-4 のパフォーマンスを評価し、セキュリティの問題とオープンソースの論争について説明します。
GPT-4 がリリースされると、業界全体と学術界全体が爆発したことは疑いの余地がありません。
その強力な推論とマルチモーダルな機能により、多くの白熱した議論を引き起こしました。
ただし、GPT-4 はオープンモデルではありません。
OpenAI は GPT-4 の多数のベンチマークとテスト結果を共有しましたが、基本的にトレーニングに使用されたデータ、コスト、モデルの作成に使用された方法は提供していませんでした。
もちろん、OpenAIがそのような「独占秘密」を公表することは絶対にありません。
Marcus は OpenAI の本来の意図を直接取り出して、嘲笑の波を投稿しました。
ネチズンがバージョンを改良しました。
完璧な人はいません、そして GPT-4 も同様です
OpenAI の社長兼共同創設者であるグレッグ ブロックマンは、GPT-4 と GPT-3 を比較したとき、次の言葉を言いました --違う。
「ただ違います。モデルにはまだ多くの問題やバグがあります...しかし、微積分や法則などのスキルが向上しているのが実際にわかります。一部の領域では、パフォーマンスが非常に低かった状態から、
GPT-4 のテスト結果は非常に良好です。AP Calculus BC 試験では、GPT-4 は 4 点を獲得しましたが、GPT は 4 点を獲得しました。 -3で1点獲得。模擬司法試験では、GPT-4 は受験者の上位 10% 程度のスコアで合格しましたが、GPT-3.5 のスコアは下位 10% に留まりました。
コンテキスト機能、つまりテキストを生成する前に記憶できるテキストに関して、GPT-4 は GPT-3 の 8 倍である約 50 ページのコンテンツを記憶できます。
プロンプトに関しては、GPT-3 と GPT-3.5 は「キリンに関する記事を書いてください」というテキスト プロンプトのみを受け入れることができますが、マルチモーダル GPT-4 は画像とテキスト プロンプトを受け入れることができます: Give Show a pictureキリンの質問に「キリンは何匹いますか?」と尋ねると、これらの GPT-4 は正しく答えることができ、ミームを読み取る能力も非常に強力です。
私たちは以前は間違っていました、オープンソースは賢明ではありません
途方もなく強力な GPT-4 がリリースされるとすぐに、多くの研究者や専門家の関心を呼び起こしました。しかし残念なのは、OpenAI がリリースした GPT-4 が「オープン AI モデル」ではないということです。
OpenAI は GPT-4 のベンチマーク、テスト結果、興味深いデモを多数共有してきましたが、基本的には不要です。システムのトレーニングに使用されるデータ、エネルギーコスト、またはシステムの作成に使用される特定のハードウェアや方法に関する情報を提供します。
Meta の LLaMa モデルが以前に漏洩したとき、それはオープンソースに関する議論の波を引き起こしました。しかし、今回の GPT-4 クローズド モデルに対するみんなの最初の反応は、ほとんどが否定的なものでした。
人工知能コミュニティでは、これが研究機関としての OpenAI の設立精神を損なうだけでなく、他の企業が対処するための安全策を開発することを困難にするという一般的な感覚があります。脅迫付きで。
Nomic AI の情報デザイン担当バイスプレジデント、Ben Schmidt 氏は、GPT-4 がどのようなデータに基づいてトレーニングされたのかを見ることができなければ、システムがどこで安全に使用して提案できるかを誰もが知るのは難しいと述べました。修正します。
「このモデルがどこで機能しないのかを人々が理解できるように、OpenAI は GPT-4 の動作とその前提をより深く理解する必要があります。雪が降っていない人を信用するつもりはありません」 「雪が降っているとき。自動運転車は現地の気候条件で訓練された。なぜなら、抜け穴や問題は実際の使用中にのみ現れる可能性が高いからである。」
この点に関して、首席科学者で共同創設者のイリヤ・サツケヴァー氏は述べています。 OpenAI の説明 : OpenAI が競争を恐れ、またセキュリティへの懸念から、GPT-4 に関するこれ以上の情報を共有しないのは間違いありません。
「外部の競争は熾烈であり、GPT-4 の開発は簡単ではありません。OpenAI のほぼすべての従業員が、これを開発するために長い間協力してきました。競争の観点から見ると、多くの企業が存在します」
誰もが知っているように、OpenAI は 2015 年に設立された時点では非営利団体でした。創設者には、Sutskever氏、現CEOのSam Altman氏、社長のGreg Brockman氏、そしてOpenAIを退社したMusk氏が含まれる。
サツケヴァー氏らは、この組織の目標は株主だけでなくすべての人に価値を生み出すことだとし、この分野のすべての関係者と「自由に協力する」と述べた。
しかし、数十億ドルの投資 (主にマイクロソフトから) を獲得するために、OpenAI には依然として商用属性のレイヤーが与えられています。
しかし、なぜ OpenAI がその研究を共有するアプローチを変更したのかと尋ねられたとき、Sutskever 氏は次のように単純に答えました。
「私たちは間違っていました。ある時点で、AI/AGI は非常に強力になるでしょう。そしてその時には、オープンソースは意味をなさないでしょう。数年以内に、誰もがオープンソースの人工的なものであることを完全に理解するでしょう。」知性は賢明ではありません。なぜなら、このモデルは非常に強力だからです。もし誰かがその気になれば、それを使って大ダメージを与えるのは非常に簡単でしょう。ですから、モデルの能力がますます高くなるにつれて、それを明らかにしたくないのは当然です。」
Lightning AI の CEO であり、オープンソース ツール PyTorch Lightning の作成者である William Falcon 氏は、ビジネスの観点から次のように説明しました: 「企業として、これを行うあらゆる権利があります。」
セキュリティ リスク
同時に、ブロックマン氏は、OpenAI がリスクと利点を評価しているため、GPT-4 のアプリケーションの推進はゆっくりと推進すべきであるとも考えています。
「顔認識や人物の画像の扱い方など、いくつかの政策課題を解決する必要があります。危険地帯がどこにあるのか、レッドラインがどこにあるのかを把握し、これらの点をゆっくりと明らかにする必要があります。 ."
GPT-4 が悪さをするために使用されるリスクという決まり文句もあります。
イスラエルのサイバーセキュリティスタートアップ Adversa AI は、OpenAI のコンテンツ フィルターをバイパスして、GPT-4 によるフィッシングメールの生成、同性愛者の性的記述、その他の非常に不快なコンテンツの生成を可能にする方法を説明するブログ投稿を公開しました。
したがって、多くの人は GPT-4 が監査に大幅な改善をもたらすことを期待しています。
これに応じて、ブロックマン氏は、GPT-4 の機能を理解するために多くの時間を費やし、このモデルには 6 か月のセキュリティ トレーニングが行われていると強調しました。内部テストでは、GPT-4 は OpenAI の使用ポリシーで許可されていないコンテンツに応答する可能性が GPT-3.5 より 82% 低く、「事実に基づく」応答を生成する可能性が 40% 高かったです。
しかし、ブロックマン氏は、この点で GPT-4 に欠点があることを否定しません。しかし同氏は、このモデルの新しい緩和指向ツールである「システム情報」と呼ばれる API レベルの機能を強調した。
システム メッセージは本質的に、GPT-4 対話の雰囲気を設定し、境界を確立する指示です。このように、システム情報をガードレールとして利用することで、GPT-4の方向性の逸脱を防ぐことができます。
たとえば、システム メッセージのペルソナは次のようになります。「あなたは、常にソクラテス的な方法で質問に答える家庭教師です。あなたは決して生徒に答えを与えることはありませんが、常に正しい答えを考え出そうと努めています。」
新しい道
実際、サツケヴァー氏も批判者たちにある程度同意している。これらのモデルを研究してください。私たちはそれらについてさらに学ぶでしょう、それは良いことになるでしょう。」
したがって、OpenAI は、これらの理由から、特定の学術機関や研究機関にそのシステムへのアクセスを提供しています。
そしてブロックマン氏は、人工知能モデルのパフォーマンスを評価するための OpenAI の新たなオープンソース ソフトウェア フレームワークである Evals についても言及しました。
Evals ではモデルのテストにクラウドソーシングのアプローチを採用しており、ユーザーは GPT-4 などのモデルを評価するためのベンチマークを開発して実行しながらパフォーマンスを確認できます。これも OpenAI の「音」へのこだわりの 1 つです。モデル。
「Evals を通じて、ユーザーが関心のあるユースケースを確認し、体系的な方法でテストできるようになります。私たちがオープンソースである理由の 1 つは、新しいモデルのリリースから移行していることです。 「3 か月ごとに新しいモデルを継続的に改善します。新しいモデルのバージョンを作成するとき、オープンソースを通じて少なくとも変更内容を知ることができます。」
実際、研究の共有に関する議論は常に非常に白熱しています。 。一方で、Google や Microsoft のようなテクノロジー大手は、これまでの倫理的懸念を脇に置いて、自社製品への AI 機能の追加を急いでいます。Microsoft は最近、AI 製品が倫理に準拠していることを保証することに専念するチームを解雇しました)。 ; テクノロジーの急速な進歩により、人工知能に対する懸念が高まっています。
これらのさまざまな圧力のバランスをとることは、ガバナンスに関する重大な課題を引き起こしており、第三者規制当局の関与が必要になる可能性があることを意味すると、英国の AI 政策責任者ジェス・ホイットルストーン氏は述べています。
「GPT-4 についてこれ以上詳細を共有しないという OpenAI の意図は良いことですが、人工知能の世界における権力の集中につながる可能性もあります。これらの決定は個々の企業が行うべきではありません。」
ホイットルストーン氏は次のように述べています。「理想的には、ここでの慣行を成文化してから、独立した第三者に特定のモデルに関連するリスクをレビューしてもらう必要があります。」
以上がGPT-4 は非常に強力なので、OpenAI が開くことを拒否します。主任科学者: オープンソースは賢明ではありません、私たちは以前は間違っていましたの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









vue.jsのオブジェクトに文字列を変換する場合、標準のjson文字列にはjson.parse()が推奨されます。非標準のJSON文字列の場合、文字列は正規表現を使用して処理し、フォーマットまたはデコードされたURLエンコードに従ってメソッドを削減できます。文字列形式に従って適切な方法を選択し、バグを避けるためにセキュリティとエンコードの問題に注意してください。

VueとElement-UIカスケードドロップダウンボックスv-Modelバインディング共通ピットポイント:V-Modelは、文字列ではなく、カスケード選択ボックスの各レベルで選択した値を表す配列をバインドします。 SelectedOptionsの初期値は、nullまたは未定義ではなく、空の配列でなければなりません。データの動的読み込みには、非同期でデータの更新を処理するために非同期プログラミングスキルを使用する必要があります。膨大なデータセットの場合、仮想スクロールや怠zyな読み込みなどのパフォーマンス最適化手法を考慮する必要があります。

Vue axiosのタイムアウトを設定するために、Axiosインスタンスを作成してタイムアウトオプションを指定できます。グローバル設定:Vue.Prototype。$ axios = axios.create({Timeout:5000});単一のリクエストで:this。$ axios.get( '/api/users'、{timeout:10000})。

この記事では、MySQLデータベースの操作を紹介します。まず、MySQLWorkBenchやコマンドラインクライアントなど、MySQLクライアントをインストールする必要があります。 1. mysql-uroot-pコマンドを使用してサーバーに接続し、ルートアカウントパスワードでログインします。 2。CreatedAtaBaseを使用してデータベースを作成し、データベースを選択します。 3. createTableを使用してテーブルを作成し、フィールドとデータ型を定義します。 4. INSERTINTOを使用してデータを挿入し、データをクエリし、更新することでデータを更新し、削除してデータを削除します。これらの手順を習得することによってのみ、一般的な問題に対処することを学び、データベースのパフォーマンスを最適化することでMySQLを効率的に使用できます。

700万のレコードを効率的に処理し、地理空間技術を使用したインタラクティブマップを作成します。この記事では、LaravelとMySQLを使用して700万を超えるレコードを効率的に処理し、それらをインタラクティブなマップの視覚化に変換する方法について説明します。最初の課題プロジェクトの要件:MySQLデータベースに700万のレコードを使用して貴重な洞察を抽出します。多くの人は最初に言語をプログラミングすることを検討しますが、データベース自体を無視します。ニーズを満たすことができますか?データ移行または構造調整は必要ですか? MySQLはこのような大きなデータ負荷に耐えることができますか?予備分析:キーフィルターとプロパティを特定する必要があります。分析後、ソリューションに関連している属性はわずかであることがわかりました。フィルターの実現可能性を確認し、検索を最適化するためにいくつかの制限を設定しました。都市に基づくマップ検索

概要:Vue.js文字列配列をオブジェクト配列に変換するための次の方法があります。基本方法:定期的なフォーマットデータに合わせてマップ関数を使用します。高度なゲームプレイ:正規表現を使用すると、複雑な形式を処理できますが、慎重に記述して考慮する必要があります。パフォーマンスの最適化:大量のデータを考慮すると、非同期操作または効率的なデータ処理ライブラリを使用できます。ベストプラクティス:コードスタイルをクリアし、意味のある変数名とコメントを使用して、コードを簡潔に保ちます。

リモートシニアバックエンジニアの求人事業者:サークル場所:リモートオフィスジョブタイプ:フルタイム給与:$ 130,000- $ 140,000職務記述書サークルモバイルアプリケーションとパブリックAPI関連機能の研究開発に参加します。ソフトウェア開発ライフサイクル全体をカバーします。主な責任は、RubyonRailsに基づいて独立して開発作業を完了し、React/Redux/Relay Front-Endチームと協力しています。 Webアプリケーションのコア機能と改善を構築し、機能設計プロセス全体でデザイナーとリーダーシップと緊密に連携します。肯定的な開発プロセスを促進し、反復速度を優先します。 6年以上の複雑なWebアプリケーションバックエンドが必要です

MySQLの起動が失敗する理由はたくさんあり、エラーログをチェックすることで診断できます。一般的な原因には、ポートの競合(ポート占有率をチェックして構成の変更)、許可の問題(ユーザー許可を実行するサービスを確認)、構成ファイルエラー(パラメーター設定のチェック)、データディレクトリの破損(テーブルスペースの復元)、INNODBテーブルスペースの問題(IBDATA1ファイルのチェック)、プラグインロード障害(エラーログのチェック)が含まれます。問題を解決するときは、エラーログに基づいてそれらを分析し、問題の根本原因を見つけ、問題を防ぐために定期的にデータをバックアップする習慣を開発する必要があります。
