OpenAI推出CriticGPT模型，让GPT-4帮人类训练GPT-4

OpenAI推出CriticGPT模型，让GPT-4帮人类训练GPT-4 PANews 6月28日消息，据财联社报道，OpenAI新推出了一个基于GPT-4的模型CriticGPT，用于捕获ChatGPT代码输出中的错误。 CriticGPT的作用相当于让人们用GPT-4来查找GPT-4的错误。该模型可以对ChatGPT响应结果做出批评评论，从而帮助人工智能训练师在“基于人类反馈的强化学习（RLHF）”过程中发现的错误，为人工智能训练师提供明确的人工智能帮助。这一新模型的发布意在向投资者传达，OpenAI在RLHF赛道上的领先地位。RLHF的一个关键部分就是收集比较，让人工智能训练师对不同的ChatGPT回答进行评分，并反馈给ChatGPT。 研究发现，当训练师借助CriticGPT来审查ChatGPT输出代码时，他们的表现要比没有得到帮助的人高出60%。并且，在CriticGPT的帮助下，他们的指正比自己单独做的更加全面。

让GPT-4帮人类训练GPT-4！OpenAI推出新模型CriticGPT

让GPT-4帮人类训练GPT-4！OpenAI推出新模型CriticGPT 美东时间6月27日周四，OpenAI公布，其研究人员训练了一个基于 GPT-4 的模型，它被称为 CriticGPT，用于捕捉ChatGPT 代码输出中的错误。简单来说就是，CriticGPT让人能用 GPT-4 查找 GPT-4 的错误。它可以写出使用者对ChatGPT响应结果的批评评论，从而帮助人类训练者在RLHF期间发现错误。OpenAI发现，如果通过CriticGPT获得帮助审查 ChatGPT编写的代码，人类训练师的审查效果比没有获得帮助的人强60%。OpenAI称，正着手将类似 CriticGPT 的模型集成到旗下 RLHF 标记管道中，为自己的训练师提供明确的AI帮助。OpenAI称，因为没有更好的工具，所以人们目前难以评估高级的AI系统的表现。而CriticGPT意味着，OpenAI向能够评估高级AI系统输出的目标迈进了一步。，OpenAI举了一个例子，如下图所示，对ChatGPT提出一个用 Python 编写指定函数的任务，对于ChatGPT根据要求提供的代码，CriticGPT点评了其中一条指令，提议换成效果更好的。OpenAI称，CriticGPT 的建议并不是全都正确无误，但OpenAI的人员发现，相比没有这种AI的帮助，有了它，训练师可以发现更多模型编写答案的问题。此外，当人们使用CriticGPT 时，这种AI模型会增强他们的技能，从而得出的批评结论比单单人类训练师做的更全面，并且比AI模型单独工作时产生的幻觉错误更少。在OpenAI的实验中，在60%以上的时间里，随机选择的训练师都更喜欢来自人类与CriticGPT 合作的批评结论，而不是来自没有CriticGPT协助的人类训练师批评。OpenAI同时提到了目前开发CriticGPT的四点局限。其中之一是，OpenAI用 ChatGPT 的简短答案训练CriticGPT，因此未来需要发掘能帮助训练师理解冗长且复杂任务的方法。第二点是，模型仍然会产生幻觉，有时训练师在看到这些幻觉后会犯下标记错误。第三点是，有时现实世界中的错误可能分散在答案的许多部分之中，OpenAI目前的工作重点是让模型指出一处的错误，未来还需要解决分散在不同位置的错误。第四点，OpenAI指出，CriticGPT 只能提供有限的帮助：如果ChatGPT面对的任务或响应极其复杂，即使是有模型帮助的专家也可能无法正确评估。最后，OpenAI表示，为了协调日益复杂的 AI 系统，人们需要更好的工具。在对 CriticGPT 的研究中，OpenAI发现，将 RLHF 应用于 GPT-4 有望帮助人类为 GPT-4 生成更好的 RLHF 数据。OpenAI计划，进一步扩大这项工作，并将其付诸实践。OpenAI在原名Twitter的社交媒体X上公布了新模型CriticGPT后，一条点赞超1万的网友评论称，自我改进已经开始了。另一条点赞上万的热截取了OpenAI的相关研究文章结论，其中提到，在智能方面，大语言模型（LLM）和LLM的批评都只会继续改进，而人类的智能不会，这条评论感叹，真是悲观。还有网友引用了漫威超级英雄电影《复仇者联盟》中灭霸的一句台词，点评OpenAI所说的用GPT-4找GPT-4的错误：“我用宝石摧毁了宝石。” ... PC版： 手机版：

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

：这里的每个文件夹都包含一个使用GPT-4编写代码的示例。

：这里的每个文件夹都包含一个使用GPT-4编写代码的示例。 比如把Python代码翻译为c++代码，以及可以用GPT-4生成一个RocksDB的命令行客户端等等。中间出现错误后，可以把编译器错误提示反馈给GPT-4自动改bug。 作者反馈比较弱的地方是GPT-4不会修改有内存错误的bug。

OpenAI 用 GPT-4 来解释 GPT-2 的行为

OpenAI 用 GPT-4 来解释 GPT-2 的行为 大语言模型（LLM）像大脑一样，它们是由 “神经元” 组成的，它们观察文本中的一些特定模式，以影响整个模型接下来 “说” 什么。但由于 LLM 中的参数数量多到已经无法由人类解释的程度，因此，LLM 给人一种 “黑盒” 的感觉，并出现了偏见、幻觉、涌现等一系列不好解释的现象。OpenAI 正在开发一种工具，以自动识别 LLM 的哪些部分负责其哪些行为。它使用 GPT-4 来解释其 4 年前发布的只有 30 万个“神经元”（15 亿个参数）的 GPT-2。目前该工具代码和所有的 “神经元” 解释数据已经开源，OpenAI 称该工具还在早期阶段。生成的解释结果并不令人满意，看起来连 GPT-4 都不能太用人类可以理解的语言来解释GPT-2 的行为。来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

OpenAI新GPT-4 Turbo模型已可使用 四项能力提升

OpenAI新GPT-4 Turbo模型已可使用 四项能力提升 不过更强大的能力同时也意味着更长的响应时间与更高的成本，对于预算有限的项目来说，这也是一个重要的考虑因素。据悉，OpenAI在4月10日正式发布了GPT-4 Turbo，用户可以根据需求构建自己的GPT。GPT-4 Turbo和GPT-4的主要区别在于几个方面：上下文窗口：GPT-4 Turbo拥有更大的上下文窗口，可以处理高达128K个token，而GPT-4的上下文窗口较小。模型大小：GPT-4 Turbo的模型大小为100B参数，这意味着它可以处理更多信息，生成更复杂和细腻的输出，而GPT-4的模型大小为10B参数。知识截止日期：GPT-4 Turbo的训练数据包含到2023年4月的信息，而GPT-4的数据截止于2021年9月，后来扩展到2022年1月。成本：对于开发者来说，GPT-4 Turbo的使用成本更低，因为它的运行成本对OpenAI来说更低。功能集：GPT-4 Turbo提供了一些新功能，如JSON模式、可复现输出、并行函数调用等。总的来说，GPT-4 Turbo的更新更重要的是完善了功能，增加了速度，准确性是否提高仍然存疑。这或许与整个大模型业界目前的潮流一致：重视优化，面向应用。而有可能再次颠覆AI领域的GPT-5，预计将在夏季推出。 ... PC版： 手机版：