GPT-4 能做什麼？微軟發表GPT-4的完整測評，並且認為這就是第一版的通用人工智慧

1956 年，在達特茅斯學院召開的一個研討會上，人工智慧這一概念正式被提出。

之後這個詞一直挑戰著心理學家、哲學家和電腦科學家，因為它太難被定義了。1994 年，52 名心理學家聯合發文試圖捕捉它的本質。

隨著時間的推移，研究者開始將注意力轉移到特定領域的 AI 系統，如 2016 年 AlphaGo 挑戰韓國冠軍棋手大獲全勝。之後，時間來到 20 世紀 90 年代末和 21 世紀初，研究者不滿足於專用 AI，因此開發更通用的人工智慧系統呼聲越來越高。隨之而來的是，通用人工智慧 (AGI) 一詞開始在 2000 年代初期流行起來。

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最近一段時間，如大家所見，大型語言模型 (LLM) 走到聚光燈下，這些神經網路基於 Transformer 架構，並在大量文本資料集上訓練而成。尤其是 OpenAI 最新發表的 GPT-4，更是展示了大型語言模型的通用性，在數學、文字、法律、醫學等領域樣樣精通。

我們不禁會問，GPT-4 是邁向 AGI 的重要一步嗎？

微軟給出的答案是肯定的，在其最近發表的一篇論文中，他們闡述了這個觀點。文中對 GPT-4 進行了全面評測。微軟認為「鑒於 GPT-4 能力的廣度和深度，我們相信它應該被合理視作一個通用人工智慧（AGI）系統的早期（但仍不完整）版本。」

微軟還表示，「本文的主要目標是對 GPT-4 的能力和局限性進行探索，我們相信 GPT-4 的智慧標誌著電腦科學及其他領域的真正典範轉移。」

▲ 論文地址：Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4

有趣的是，這篇火爆的論文還被人發現有大量刪減，因此有人找出了未刪節版本的論文。

從未刪減版本中，這個部落客也扒出了大量隱藏的細節，如 GPT-4 的內部名稱為 DV-3，實際上也是該論文的隱藏第三作者，後被刪除；這些微軟的研究人員對 GPT-4 的技術細節似乎瞭解也並不多。此外部落客也透露這篇論文發表時刪除了有關毒性內容的部分（防止對 OpenAI 造成負面影響？）。

我們下面粘貼了該部落客的 Twitter 執行緒，感興趣的可以查看。

You might know that MSFT has released a 154-page paper (https://t.co/7ptdkaWjgb) on #OpenAI #GPT4 , but do you know they also commented out many parts from the original version?

: A thread of hidden information from their latex source code

[1/n] pic.twitter.com/fYszk9365h
— DV (@DV2559106965076) March 23, 2023

回到文章本身。

根據文章所認定的 AGI，是具體的擁有推理、計畫、解決問題、抽象思維、理解複雜思想、快速學習和從經驗中學習的能力。從這些能力出發，論文進行了有趣的實驗和評測。

論文分為 10 個章節：第一章為總括部分；第二章介紹了多模態，主要和視覺生成內容相關；第三章程式碼，根據指令產生程式碼、理解現有程式碼；第四章數學能力；第五章與世界的互動；第六章與人類的互動；第七章判別力；第八章 GPT-4 局限性；第九章社會影響；第十章未來方向及結論。

下面我們透過具體的示例，看看 GPT-4 是不是真的邁進了 AGI 時代。

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多模態和跨學科組成

為了測試模型將藝術與程式相結合的能力，該研究要求 GPT-4 用 javascript 寫一段程式碼，以產生康丁斯基風格的隨機圖像，下圖第一張為（瓦西里·康丁斯基） Wassily Kandinsky 創作的，第二張和第三張分別由 GPT-4 和 ChatGPT 產生的：

下面為 GPT-4 程式碼實現過程：

進行視覺概念理解：在這個畫圖任務中，輸入提示讓模型結合字母 Y、O、H 的形狀來畫一個人。其實在 GPT-4 的訓練過程從沒有關於字母形狀的認識，只能從相關訓練資料中、模糊地學習到字母與一些特定形狀有關，結果顯示 GPT-4 產生的結果還不錯：

用於草圖生成：GPT-4 還能與 Stable Diffusion 進行結合。下圖為 3D 城市建模截圖，輸入提示有一條河流從左到右流淌、河的旁邊建有金字塔的沙漠、螢幕底部有 4 個按鈕，顏色分別為綠色、藍色、棕色和紅色。下面是產生的結果：

你還能要求 GPT-4 用 ABC 記譜法產生和修改曲調：

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程式設計能力

GPT-4 有非常強大的程式設計能力，包括根據指令編寫程式碼和理解現有程式碼。該研究具體測試了 GPT-4 在程式設計方面的能力。

程式碼編寫

下圖 3.1 是一個讓 GPT-4 寫 python 函數的例子，該研究使用 LeetCode 線上判斷程式碼是否正確。

然後，該研究讓 GPT-4 將上表 2 中 LeetCode 上的準確率資料視覺化為圖表，結果如下圖 3.2 所示。

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前端 / 遊戲開發

如下圖 3.3 所示，該研究讓 GPT-4 用 JavaScript 在 HTML 中編寫 3D 遊戲，GPT-4 在零樣本的情況下產生了一個滿足所有要求的遊戲。

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深度學習程式設計

為深度學習編寫程式碼需要數學、統計學知識，並熟悉 PyTorch、TensorFlow、Keras 等框架和庫。如下圖 3.4 所示，研究者要求 GPT-4 和 ChatGPT 編寫自訂最佳化器模組，該任務對於人類深度學習專家來說也是具有挑戰性的。研究者為 GPT-4 和 ChatGPT 提供了自然語言描述，其中包括一系列重要的操作，例如應用 SVD 等等。