GPT-4终极指南：一份关于如何使用GPT3和GPT4的指南

GPT-4终极指南：一份关于如何使用GPT3和GPT4的指南 其中包括100多个资源，可以帮助学习如何用它来提高生活效率。包括如何学习ChatGPT基础知识、如何学习ChatGPT高级知识、如何在语言学习中使用GPT-3、如何在教学中使用GPT-3、如何使用GPT-4等，还提供了如何升级到ChatGPT+计划以使用GPT-4以及如何免费使用GPT-4的方法等内容。同时，还提供了如何在业务、生产力、受益、金钱等方面使用ChatGPT的指南 | #指南

OpenAI 探索用 GPT-2 小模型监督 GPT-4 大模型，防止 AI 毁灭人类

OpenAI 探索用 GPT-2 小模型监督 GPT-4 大模型，防止 AI 毁灭人类 Ilya 领衔的 OpenAI 对齐团队，发表了 用类似 GPT-2 监督 GPT-4 的方法，或可帮人类搞定自己更聪明的超级 AI！ 团队声称，已经发现了对超人类模型进行实证对齐的新研究方向。未来超级 AI 系统对齐的一个核心挑战 人类需要监督比自己更聪明人工智能系统。 来源， 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat

硅谷圈黑客爆料 GPT-4 参数

硅谷圈黑客爆料 GPT-4 参数 在AI博客节目 Latent Space 上，George Hotz (iPhone 和 PS3 破解第一人) 爆料 GPT-4 其实只比1750亿参数的 GPT-3 大一些，任何人都能用8倍资金得到它。 GPT-4 是一个8路混合模型，由8个2200亿参数的专家模型组合而成，OpenAI 使用了不同数据训练了同一个模型8次，然后用了一些技巧使它实际做了 16-iter 推理，混合模型是在没有新想法时所会做的。

哈佛的CS50课程节选：GPT-4是如何工作的？

哈佛的CS50课程节选：GPT-4是如何工作的？ 在这门课程中，介绍了GPT-4的基本概念和工作原理，介绍了GPT-4的基本概念、工作原理和应用前景，展示了其在各种场景下的强大能力。 GPT-4作为一种生成式AI和大型语言模型，是基于神经网络和人工智能的。它可以作为文化模拟器、文本预测器、写作助手和内容生成器。 GPT-4的训练目标是预测给定单词序列的下一个单词。通过对五万个单词的词汇表进行概率分布生成，模型可以生成各种可能的后续单词。通过不断迭代这一过程，GPT-4能够生成连贯的文本。 随着模型训练时间的增加，GPT-4表现出越来越强的表现力和能力，甚至变得更加“聪明”。这使得它能够模仿不同类型的文本风格和语言注册。例如，GPT-3通过观察大量问题和答案示例，实际上已经知道如何回答问题，从而形成了ChatGPT。这使得GPT-4可以以问答的形式工作，为用户提供解决问题的帮助。 此外，GPT-4通过指令调整、强化与人类反馈对齐等方法，与现有的工具和服务相结合。这使得GPT-4能够帮助用户执行各种任务，如搜索网络、查找食谱等。通过将GPT-4转变为代理，实现任何模糊目标成为未来发展的方向。 |

今天，Yam Peleg 泄漏了 GPT-4 的一些消息。

今天，Yam Peleg 泄漏了 GPT-4 的一些消息。 大模型时代结束了？或许对于其他玩家来说，的确如此。 据信，GPT-4 将是 GPT-3 的 10x 规模，拥有 1.8T 参数，120 层。 他们采用了混合 MoE 模型，16 experts，每个 111B 参数。 训练规模是 13T token，文本内容 2 epochs，代类则是 4. 预训练时采用的是 8K 语境（seqlen），精调后能达到 32K。 Batch Size 达到 6000 万。 采用了 8 路 tensor parallelism（NVLink 限制），总之把 A100 券用了。 预计是 25000 A100，训练了 90-100 天，MFU 预计 32-36%，2.15e25FLOPS 预计价格是 6300 万美元。

【比尔-盖茨：GPT技术已经达到了一个高峰，GPT-5可能不会比GPT-4好多少】

【比尔-盖茨：GPT技术已经达到了一个高峰，GPT-5可能不会比GPT-4好多少】 据 10 月 21 日报道，微软创始人比尔 - 盖茨在接受德国商业报纸《Handelsblatt》采访时表示，有很多理由让我们相信，GPT 技术已经达到了一个高峰。盖茨说，在 OpenAI 工作的“许多优秀人才”都坚信，GPT-5 将大大优于 GPT-4，其中包括 OpenAI 首席执行官山姆 - 阿尔特曼。但他认为，目前的生成式人工智能已经达到了上限 尽管他承认自己可能是错的。他列举了从 GPT-2 到 GPT-4 的质的飞跃，他认为这是“不可思议”的。尽管如此，盖茨仍然认为当今的人工智能系统潜力巨大，尤其是如果能降低高昂的开发成本和错误率，提高可靠性的话。他认为，这可以在未来两到五年内实现，从而使生成式人工智能在药物开发或健康咨询等医疗应用中变得可行。此外，盖茨并不认为 Nvidia 在芯片知识方面拥有绝对优势。虽然现在确实人人都想要 Nvidia 芯片，但盖茨说，谷歌、微软、亚马逊和其他五到十家公司正在开发竞争产品。 快讯/广告 联系 @xingkong888885