GPT-4

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延续 GPT、GPT‑2 和 GPT‑3 的研究路径，我们的深度学习方法利用更多数据和更多计算，打造日益精密和强大的语言模型。

我们花了 6 个月的时间使 GPT‑4 更安全、更符合使用规范。在我们的内部评估中，与 GPT‑3.5 相比，GPT‑4 对违规内容的请求做出回应的概率降低了 82%，生成事实性回答的概率提高了 40%。

安全性与对齐性

利用人工反馈进行培训 我们纳入了更多人工反馈，包括 ChatGPT 用户提交的反馈，以改进 GPT‑4 的行为。我们还与 50 多位专家合作，征求他们在人工智能安全和保障等领域的早期反馈。

通过实际使用不断改进 我们将以前模型在实际使用中的经验教训应用到 GPT‑4 的安全研究和监控系统中。与 ChatGPT 一样，随着使用 GPT‑4 的人越来越多，我们将定期更新和改进 GPT‑4。

GPT‑4 辅助安全研究 GPT‑4 的高级推理和指令跟踪功能加快了我们的安全工作。我们使用 GPT‑4 帮助创建用于模型微调的训练数据，并在训练、评估和监控过程中对分类器进行迭代。

GPT‑4 为 Duolingo 带来更深度的对话交互体验。

案例

Be My Eyes 使用 GPT‑4 来改变视觉无障碍环境。

案例

Stripe 利用 GPT‑4 简化用户体验并打击欺诈行为。

案例

摩根士丹利财富管理公司部署 GPT‑4 来组织其庞大的知识库。

案例

研究
GPT‑4 是 OpenAI 在扩展深度学习方面的最新里程碑。
查看 GPT‑4 研究⁠

基础设施
GPT‑4 在微软 Azure 人工智能超级计算机上进行了训练。Azure 的人工智能优化基础设施也使我们能够向世界各地的用户提供 GPT‑4。

局限性
GPT‑4 仍有许多已知的局限性，例如社会偏见、虚构内容和对抗性提示，我们正在努力加以解决。随着社会逐步采用这些模型，我们鼓励并推动透明度、用户教育以及更广泛的人工智能素养。我们还致力于扩大人们在塑造我们模型过程中的参与渠道。

可用性
GPT‑4 可在 ChatGPT Plus 上使用，也可作为 API 供开发人员构建应用程序和服务。