GPT、GPT-2、GPT-3 の研究経路に沿って、当社のディープラーニングアプローチは、より多くのデータと計算を活用してさらに洗練され、機能性の高い言語モデルを作成します。
私たちは、GPT-4 をより安全で整合性の高いものにするために6か月を費やしました。内部評価では、GPT-4 は GPT-3.5 と比較して、許可されていないコンテンツのリクエストに応答する可能性が82%低く、事実に基づく応答を生成する可能性が40%高くなっています。
人間からのフィードバックによる学習：GPT‑4 の動作を改善するために、ChatGPT ユーザーから送信されたフィードバックなど、人間のフィードバックをより多く取り入れました。また、AI の安全性やセキュリティなどの分野で早期のフィードバックを得るために50人以上の専門家と協力しました。
実際の使用からの継続的な改善：以前のモデルでの実際に使用して得た教訓を、GPT‑4 の安全性研究および監視システムに適用しました。ChatGPT と同様に、GPT‑4 もより多くのユーザーが使用するようになるにつれて、定期的に更新および改善していきます。
GPT‑4 を活用した安全性研究：GPT‑4 の高度な推論機能と指示に従う機能により、安全性に関する作業が迅速化されました。GPT‑4 を使用して、モデルでのファインチューニングトレーニングデータを作成し、学習、評価、監視全体でクラシファイアを反復しました。
GPT-4 を使用して構築する
研究
GPT‑4 は、ディープラーニングのスケールアップを目指す OpenAI の取り組みの最新マイルストーンです。
GPT‑4 の研究を見る
インフラストラクチャ
GPT‑4 は Microsoft Azure AI スーパーコンピューターで学習が実施されました。Azure の AI に最適化されたインフラストラクチャにより、GPT‑4 を世界中のユーザーに提供することもできます。
制限事項
GPT‑4 には、社会的偏見、幻覚、敵対的なプロンプトなど、解決に取り組んでいる既知の制限がまだ多くあります。私たちは、社会がこれらのモデルを採用するにつれて、透明性、ユーザー教育、そしてより広範な AI リテラシーを奨励し、促進します。また、モデルの形成において人々が意見を反映できる手段を拡大することも目指しています。
可用性
GPT‑4 は ChatGPT Plus で利用でき、開発者がアプリケーションやサービスを構築するための API としても利用できます。