局限性
尽管功能已经非常强大，但 GPT-4 仍与早期的 GPT 模型具有相似的局限性，其中最重要的一点是它仍然不完全可靠。OpenAI 表示，GPT-4 仍然会产生幻觉、生成错误答案，并出现推理错误。
目前，使用语言模型应谨慎审查输出内容，必要时使用与特定用例的需求相匹配的确切协议（例如人工审查、附加上下文或完全避免使用） 。
总的来说，GPT-4 相对于以前的模型（经过多次迭代和改进）已经显著减轻了幻觉问题。在 OpenAI 的内部对抗性真实性评估中，GPT-4 的得分比最新的 GPT-3.5 模型高 40%：
GPT-4 在 TruthfulQA 等外部基准测试方面也取得了进展，OpenAI 测试了模型将事实与错误陈述的对抗性选择区分开的能力，结果如下图所示。
实验结果表明，GPT-4 基本模型在此任务上仅比 GPT-3.5 略好；然而，在经过 RLHF 后训练之后，二者的差距就很大了。以下是 GPT-4 的测试示例 —— 并不是所有时候它都能做出正确的选择。
该模型在其输出中可能会有各种偏见，OpenAI 在这些方面已经取得了进展，目标是使建立的人工智能系统具有合理的默认行为，以反映广泛的用户价值观。
GPT-4 通常缺乏对其绝大部分数据截止后（2021 年 9 月）发生的事件的了解，也不会从其经验中学习。它有时会犯一些简单的推理错误，这似乎与这么多领域的能力不相符，或者过于轻信用户的明显虚假陈述。有时它也会像人类一样在困难的问题上失败，比如在它生成的代码中引入安全漏洞。
GPT-4 预测时也可能出错但很自信，意识到可能出错时也不会 double-check。有趣的是，基础预训练模型经过高度校准（其对答案的预测置信度通常与正确概率相匹配）。然而，通过 OpenAI 目前的后训练（post-training）过程，校准减少了。
风险及缓解措施
OpenAI 表示，研究团队一直在对 GPT-4 进行迭代，使其从训练开始就更加安全和一致，所做的努力包括预训练数据的选择和过滤、评估和专家参与、模型安全改进以及监测和执行。
GPT-4 有着与以前的模型类似的风险，如产生有害的建议、错误的代码或不准确的信息。同时，GPT-4 的额外能力导致了新的风险面。为了了解这些风险的程度，团队聘请了 50 多位来自人工智能对齐风险、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，对该模型在高风险领域的行为进行对抗性测试。这些领域需要专业知识来评估，来自这些专家的反馈和数据为缓解措施和模型的改进提供了依据。
预防风险
按照 demo 视频里 OpenAI 工程师们的说法，GPT-4 的训练在去年 8 月完成，剩下的时间都在进行微调提升，以及最重要的去除危险内容生成的工作。
GPT-4 在 RLHF 训练中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的输出。奖励是由 GPT-4 的零样本分类器提供的，它判断安全边界和安全相关 prompt 的完成方式。为了防止模型拒绝有效的请求，团队从各种来源（例如，标注的生产数据、人类的红队、模型生成的 prompt）收集多样化的数据集，在允许和不允许的类别上应用安全奖励信号（有正值或负值）。
这些措施大大在许多方面改善了 GPT-4 的安全性能。与 GPT-3.5 相比，模型对不允许内容的请求的响应倾向降低了 82%，而 GPT-4 对敏感请求（如医疗建议和自我伤害）的响应符合政策的频率提高了 29%。
训练过程
与之前的 GPT 模型一样，GPT-4 基础模型经过训练可以预测文档中的下一个单词。OpenAI 使用公开可用的数据（例如互联网数据）以及已获得许可的数据进行训练。训练数据是一个网络规模的数据语料库，包括数学问题的正确和错误解决方案、弱推理和强推理、自相矛盾和一致的陈述，以及各种各样的意识形态和想法。
因此，当提出问题时，基础模型的回应可能与用户的意图相去甚远。为了使其与用户意图保持一致，OpenAI 依然使用强化学习人类反馈 (RLHF) 来微调模型的行为。请注意，该模型的能力似乎主要来自预训练过程 ——RLHF 不会提高考试成绩（甚至可能会降低它）。但是模型的控制来自后训练过程 —— 基础模型甚至需要及时的工程设计来回答问题。
GPT-4 的一大重点是建立了一个可预测扩展的深度学习栈。主要原因是，对于像 GPT-4 这样的大型训练，进行广泛的特定模型调整是不可行的。团队开发了基础设施和优化，在多种规模下都有可预测的行为。为了验证这种可扩展性，他们提前准确地预测了 GPT-4 在内部代码库（不属于训练集）上的最终损失，方法是通过使用相同的方法训练的模型进行推断，但使用的计算量为 1/10000。
现在，OpenAI 可以准确地预测在训练过程中优化的指标（损失）。例如从计算量为 1/1000 的模型中推断并成功地预测了 HumanEval 数据集的一个子集的通过率：
有些能力仍然难以预测。例如，Inverse Scaling 竞赛旨在找到一个随着模型计算量的增加而变得更糟的指标，而 hindsight neglect 任务是获胜者之一。GPT-4 扭转了这一趋势。
能够准确预测未来的机器学习能力对于技术安全来说至关重要，但它并没有得到足够的重视，OpenAI 表示正在投入更多精力开发相关方法，并呼吁业界共同努力。
OpenAI 表示正在开源 OpenAI Evals 软件框架，它被用于创建和运行基准测试以评估 GPT-4 等模型，同时可以逐样本地检查模型性能。
ChatGPT 直接升级至 GPT-4 版
GPT-4 发布后，OpenAI 直接升级了 ChatGPT。ChatGPT Plus 订阅者可以在 chat.openai.com 上获得具有使用上限的 GPT-4 访问权限。
要访问 GPT-4 API（它使用与 gpt-3.5-turbo 相同的 ChatCompletions API），用户可以注册等待。OpenAI 会邀请部分开发者体验。
获得访问权限后，用户目前可以向 GPT-4 模型发出纯文本请求（图像输入仍处于有限的 alpha 阶段）。至于价格方面，定价为每 1k 个 prompt token 0.03 美元，每 1k 个 completion token 0.06 美元。默认速率限制为每分钟 40k 个 token 和每分钟 200 个请求。
GPT-4 的上下文长度为 8,192 个 token。OpenAI 还提供了 32,768 个 token 上下文（约 50 页文本）版本的有限访问，该版本也将随着时间自动更新（当前版本 gpt-4-32k-0314，也支持到 6 月 14 日)。定价为每 1K prompt token 0.06 美元和每 1k completion token 0.12 美元。
以上，就是今天 OpenAI 关于 GPT-4 的所有内容了。令人不满的一点是，OpenAI 公开的技术报告中，不包含任何关于模型架构、硬件、算力等方面的更多信息，可以说是很不 Open 了。
不管怎样，迫不及待的用户大概已经开始测试体验了吧。
最后，也想问一下读者，看完 GPT-4 的发布，你有何感想。
