科技进步的速度和力度，再一次让人震撼。

观点 / 刘润 主笔 / 尤安 责编 / 李桑

这是刘润公众号的第1841篇原创文章

昨天，一觉起来，美国的OpenAI正式官宣了大模型GPT-4 。

距离上次基于GPT -3.5的ChatGPT的推出，才刚刚过去105天。 

科技进步的速度和力度，再一次让人震撼。

好像刚感叹完GPT -3.5通过谷歌程序员面试，GPT -4就已经把美国的模拟律师资格考试都考到前10%了。 

转战到考场，也能把美国高考题（SAT考试），做出可以进哈佛的成绩。

甚至，还展现出了识图方面的巨大潜力。

我们总认为，不着急，还有很多AI做不到。

但是，AI一项一项，都做到了，而且是以超乎人们想象的水平做到。

于是，很多人开始着急，急着寻找机会。

但是在寻找机会之前，建议你，一定沉下心，再看一看。

看懂这个席卷了我们一次又一次的GPT，到底是什么？

GPT-4

已知，GPT -4，应该比GPT -3.5厉害。但是，到底厉害在哪儿？ 

GPT -4正式发布前，有2个猜测： 

1， GPT-4的机器学习参数，将从1750亿个，增加到100万亿个。能力差距，堪比一个 月薪1750元的人，和一个月薪100万元的人。

2， GPT-4将支持多模态，也就是文字、图片、音频，甚至视频等。能力差距，堪比一个 聋哑且盲的人，和一个耳聪目明的人。

相当震撼的猜测。

而openAI的老板Sam对此的回应是：一派胡言(complete bullshit)。

真的是一派胡言吗？

实际发布的结果是：GPT-4的能力，看起来确实提升了。

但是：

1，具体学习参数，没公布。OpenAI只给这次迭代定了个性： “GPT-4比GPT-3.5更可靠、更有创造力，并且能够处理更加细致复杂的指令”。

2，支持多模态，但是就多了一个图片，并且只支持你输入图片，轮到GPT输出时，依然只打字回你。

进步的步子迈多大，不明确，但大方向，却是大致准确的。

要真正理解GPT，这2个大方向，建议你真的看懂：大模型，多模态。

先说说，这次GPT-4最亮眼的更新：多模态。

多模态，很了不起吗？

多模态

多模态是什么？

想象一下，同事忽然发你一句微信消息：“嘘，王总在你后面。”

你收到后马上回头，看到王总，打了一声招呼：“王总。”

这件事，要做到，很了不起吗？

很了不起。短短几秒钟，你一口气处理了文字、声音、图像等多种信息数据。

多模态，就是多种信息数据的模式和形态。

而这些种类不同的信息数据，比如你在消息里认出的文字，回头看到的一个图像，嘴里说出的一段声音，有时还指向同一个信息：“王总”。

对你来说，在多模态中识别和对应出同一个“王总” ，很简单，好像没什么了不起。 

但对GPT来说，却是一个远大的理想：跨越多个模态，处理更复杂的任务。

这个理想，为什么远大？

因为，要做到，你首先得有眼睛和耳朵。

升级前的ChatGPT，只能摸索着，用文字和你交流。

但升级为GPT-4后，ChatGPT从此有了“眼睛 ”。 

你发它一张图片，它能“看到”，还能“看懂”，并以此为基础，帮你处理更多任务。比如，帮你P掉“王总”。

这，就是多模态之于 GPT-4的意义：进化出了眼睛。 

了不起。但，这还不是 GPT-4进化的全部。 

大模型

另一个被频繁提起的进步，是 GPT-4的基本功——语言能力。 

短短105天，GPT的语言模型，又得到了新一轮的进化。

一方面，“单词最大输出限制”，提高到了 25000 个单词。

原来，给它处理一篇文章，稍微字多点都不一定能发完整，现在，很多人甚至直接丢网页、PDF给它处理。

并且，在理解和回答问题，尤其是比较复杂的问题时， GPT-4也显得更聪明了。 

怎么变聪明的？

简单来说，就是GPT-4的“大脑”变得更大，“神经元”变得更多了。

2018年的GPT，参数量是1.17亿。

2019年的GPT-2，参数量是15亿。

2020年的GPT-3，乃至后来基于GPT-3.5的ChatGPT，参数量是1750亿。

昨天发布的GPT-4，虽然官方没有公布具体参数量，但也没人会小看它的参数量。

GPT一出手，就是以亿为单位的参数量。而且每年还在疯狂翻倍。

这，就是提到GPT时，总会提到的“大模型”。

大量的参数，就像大量的神经元，这往往也意味着，更大概率能“猜中你想要的答案”。

人们常常把这种特点，称为：“聪明”。

GPT-4部分成绩单

想想这种量级的参数量，再看看GPT-4那些“碾压”人类的考试成绩单，似乎也能心理平衡了。

虽然，还是不太好接受：难道，要聪明到可以碾压90%的人类，只需要参数量够“大”就行了吗？

没那么简单。

训练

你有没有想过，当你打开ChatGPT的对话框，打出一个问题时，屏幕那边的ChatGPT，是怎么做这道题的？

比如你在对话框里问: “床前明月光，下一句是什么？”

作为一个人工智能，而不是人，ChatGPT从一开始，答题的路子，可能就和你完全不一样：

它根本不回忆，而是转头就去网上抓数据。看看都有哪些地方出现了“床前明月光”。

再用它那同时“考虑”上亿个参数的“脑子”算一件事：

排在这句之后的字，都有哪些？根据上下文，这些字是正确答案的概率都有多高？

然后转头就把算出来概率最高的文字，选出来，在对话框里回复你。

找组合，算概率，比大小。

你问的是语文题，它做的是数学题。

因为做数学题，才是模型的本质。

那，会不会做错呢？

会。如果，它从网上找的数据样本，刚好是一些错误很多的盗版书，最后通过计算，回复你的是“洒了一碗汤”，怎么办？

显然，模型并不在乎对错，但是人类在乎。

这时，人类就会做一件事：优化它，训练它。

怎么训练?

不如回想下，你是怎么做出这道题的？

首先你先在课本上看到过这首诗。

然后，再做过一些练习题。做完后对答案，有人告诉你对还是错。

对了，加分，你开心，从此记住答案是这个。

错了，扣分，你难过，再去找正确答案。

GPT，也差不多。

先“看书”，输入庞大的数据。

然后“做题”，并得到“反馈”。

做对，加分。做错，扣分。

和你不一样的是，AI不会开心和难过。

但，谁不喜欢分数高呢？

几亿个参数和相应的权重值都会根据这种分数反馈，再调整，再调整。

直到无限趋近于准确。

听起来是不是很完美？但，却有一个重大的难点。

成本

训练，是需要成本的。

参数量有多惊人，成本就有多惊人。

当一个需要同时“考虑”上千亿，甚至更多参数的“大脑”运转起来时，会需要哪些成本？

首先，每次训练，都能花掉上海几套房。

有数据显示，训练一次以GPT-3.5为模型的ChatGPT模型的成本，都要460万到500万美元。

此外，要入局GPT这种级别的产品，“入场券”也非常昂贵。

比如要达到相应的算力，光更早的GPT-3在训练中，都需要用到1万枚英伟达GPU芯片。

以目前比较主流的英伟达A100芯片为例，一颗价格约8万元。

每颗8万元， 1万颗，一开局光是芯片的花费，都要8亿元以上。 

如果看到这还有勇气考虑，不妨参考ChatGPT的公司OpenAI。

OpenAI在之前基于GPT-3.5的ChatGPT上，就至少付了2大笔钱：

交给“机房”的钱，比如算力和数据，就要近20亿元。

交给“人”的钱，比如科学家、工程师的工资，也要近5亿人民币。

这，还不算每天可能高达几万美金的电费。

而新出来的GPT-4, 作为“更聪明”的“大脑”，算力成本可能又是一个新的台阶。

这些，都是“聪明”的价格。

如此昂贵，却总有人愿意付。

最后的话

比如，陆续投资了ChatGPT近900亿人民币的微软。

微软的必应搜索，在目前的全球搜索引擎市场中，份额占比为个位数，排在它前面的，是份额占比超90%的Google。

但是，在搭载了ChatGPT后，必应在它的搜索框里，昂首挺胸地设置了这么一句话：

Ask me anything…

昨天，GPT-4发布后，微软更是骄傲地宣布：

新版必应搜索，已经在更早，就用上了GPT-4，过去五周中很多人体验的必应就是GPT-4加强过的。

今天，百度也正式发布了文心一言。

它会成长为中国的OpenAI吗？

现在，还不知道。

中国，会有属于自己的GPT-4吗？

现在，也还不知道。 

但是可以明确知道的是：不容易。

数据不容易，芯片也不容易。

但是，我们面对这种不容易的情况，还少吗？

以前怎么办，现在就怎么办。

祝福。

《 战略，要有计划、有执行 》

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