震驚科學(xué)界，微軟 154 頁研究刷屏：GPT-4 能力接近人類，「天網(wǎng)」初現(xiàn)？

GPT-4 會演變?yōu)橥ㄓ萌斯ぶ悄軉幔?/p>

Meta 首席人工智能科學(xué)家、圖靈獎得主 Yann LeCun 對此表示質(zhì)疑。

在他看來，大模型對于數(shù)據(jù)和算力的需求實(shí)在太大，學(xué)習(xí)效率卻不高，因此學(xué)習(xí)「世界模型」才能通往 AGI 之路。

不過，微軟最近發(fā)表的 154 頁論文，似乎就很打臉。

在這篇名為「Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4」的論文中，微軟認(rèn)為，雖然還不完整，但 GPT-4 已經(jīng)可以被視為一個通用人工智能的早期版本。

鑒于 GPT-4 能力的廣度和深度，我們相信它應(yīng)該被合理視作一個通用人工智能（AGI）系統(tǒng)的早期（但仍不完整）版本。

本文的主要目標(biāo)是對 GPT-4 的能力和局限性進(jìn)行探索，我們相信 GPT-4 的智能標(biāo)志著計算機(jī)科學(xué)及其他領(lǐng)域的真正范式轉(zhuǎn)變。

AGI 的智能體現(xiàn)在能夠像人類一樣思考和推理，并且還能夠涵蓋廣泛的認(rèn)知技能和能力。

論文中，指出 AGI 具有推理、規(guī)劃、解決問題、抽象思維、理解復(fù)雜思想、快速學(xué)習(xí)和經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)能力。

從參數(shù)規(guī)模上來看，Semafor 報道稱 GPT-4 有 1 萬億個參數(shù)，是 GPT-3（1750 億個參數(shù)）的 6 倍大。

網(wǎng)友用 GPT 參數(shù)規(guī)模大腦神經(jīng)元做了類比：

GPT-3 的規(guī)模與刺猬大腦類似（1750 億個參數(shù)）。如果 GPT-4 擁有 1 萬億個參數(shù)，我們就接近松鼠大腦的規(guī)模了。以這個速度發(fā)展下去，也許只需要幾年時間，我們就能達(dá)到并超越人類大腦的規(guī)模（170 萬億參數(shù)）。

由此看來，GPT-4 距離成為「天網(wǎng)」也不遠(yuǎn)了。

而這篇論文，還被扒出不少趣事。

論文發(fā)布不久后，一位網(wǎng)友在推特上爆出從他們的 latex 源代碼中發(fā)現(xiàn)了隱藏信息。

在未刪減版的論文中，GPT-4 實(shí)際上也是該論文的隱藏第三作者，內(nèi)部名稱 DV-3，后被刪除。

有趣的是，就連微軟研究人員對 GPT-4 的技術(shù)細(xì)節(jié)并不清楚。另外，這篇論文還刪除了 GPT-4 在沒有任何提示的情況下產(chǎn)生的有毒內(nèi)容。

GPT-4 初具 AGI 雛形

這篇論文的研究對象，是 GPT-4 的早期版本。它還處于早期開發(fā)階段時，微軟的研究者就對它進(jìn)行了各種實(shí)驗(yàn)和測評。

在研究者看來，這個早期版本的 GPT-4，就已經(jīng)是新一代 LLM 的代表，并且相較于之前的人工智能模型，展現(xiàn)出了更多的通用智能。

通過測試，微軟的研究者證實(shí)：GPT-4 不僅精通語言，還能在數(shù)學(xué)、編程、視覺、醫(yī)學(xué)、法律、心理學(xué)等多樣化和高難度的任務(wù)中表現(xiàn)出色，且無需特別提示。

令人驚奇的是，在所有這些任務(wù)中，GPT-4 的表現(xiàn)已經(jīng)接近人類水平，并且時常超過之前的模型，比如 ChatGPT。

因此，研究者相信，鑒于 GPT-4 在廣度和深度上的能力，它可以被視為通用人工智能（AGI）的早期版本。

那么，它朝著更深入、更全面的 AGI 前進(jìn)的路上，還有哪些挑戰(zhàn)呢？研究者認(rèn)為，或許需要尋求一種超越「預(yù)測下一個詞」的新范式。

如下關(guān)于 GPT-4 能力的測評，便是微軟研究人員給出關(guān)于 GPT-4 是 AGI 早期版本的論據(jù)。

多模態(tài)和跨學(xué)科能力

自 GPT-4 發(fā)布后，大家對其多模態(tài)能力的印象還停留在 Greg Brockman 當(dāng)時演示的視頻上。

這篇論文第二節(jié)中，微軟最先介紹了它的多模態(tài)能力。

GPT-4 不僅在文學(xué)、醫(yī)學(xué)、法律、數(shù)學(xué)、物理科學(xué)和程序設(shè)計等不同領(lǐng)域表現(xiàn)出高度熟練程度，而且它還能夠?qū)⒍鄠€領(lǐng)域的技能和概念統(tǒng)一起來，并能理解其復(fù)雜概念。

綜合能力

研究人員分別用以下 4 個示例來展示 GPT-4 在綜合能力方面的表現(xiàn)。

第一個示例中，為了測試 GPT-4 將藝術(shù)和編程結(jié)合的能力，研究人員要求 GPT-4 生成 javascript 代碼，以生成畫家 Kandinsky 風(fēng)格的隨機(jī)圖像。

如下為 GPT-4 實(shí)現(xiàn)代碼過程：

在文學(xué)和數(shù)學(xué)結(jié)合上，GPT-4 能夠以莎士比亞的文學(xué)風(fēng)格證明質(zhì)數(shù)是無窮多的。

此外，研究還測試了 GPT-4 將歷史知識和物理知識結(jié)合起來的能力，通過要求其撰寫一封支持 Electron 競選美國總統(tǒng)的信，信是由圣雄甘地寫給他的妻子的。

通過提示 GPT-4 為一個程序生成 python 代碼，該程序?qū)⒒颊叩哪挲g、性別、體重、身高和血液檢測結(jié)果向量作為輸入，并指出患者是否處于糖尿病風(fēng)險增加的狀態(tài)。

通過測試，以上例子表明 GPT-4 不僅能夠?qū)W習(xí)不同領(lǐng)域和風(fēng)格的一些通用原則和模式，還能以創(chuàng)造性的方式將其結(jié)合。

視覺

當(dāng)提示 GPT-4 使用可伸縮矢量圖形（SVG）生成物體圖像，如貓、卡車或字母時，該模型生成的代碼通常會編譯成相當(dāng)詳細(xì)，且可識別的圖像，如下圖：

然而，許多人可能會認(rèn)為 GPT-4 只是從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中復(fù)制了代碼，其中包含類似的圖像。

其實(shí) GPT-4 不僅是從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的類似示例中復(fù)制代碼，而且能夠處理真正的視覺任務(wù)，盡管只接受了文本訓(xùn)練。

如下，提示模型通過結(jié)合字母 Y、O 和 H 的形狀來繪制一個人。

在生成過程中，研究人員使用 draw-line 和 draw-circle 命令創(chuàng)建了 O、H 和 Y 的字母，然后 GPT-4 設(shè)法將它們放置在一個看起是合理的人形圖像中。

盡管 GPT-4 并沒有經(jīng)過關(guān)于字母形狀的認(rèn)識的訓(xùn)練，仍舊可以推斷出，字母 Y 可能看起來像一個手臂朝上的軀干。

在第二次演示中，提示 GPT-4 糾正軀干和手臂的比例，并將頭部放在中心位置。最后要求模型添加襯衫和褲子。

如此看來，GPT-4 從相關(guān)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中、模糊地學(xué)習(xí)到字母與一些特定形狀有關(guān)，結(jié)果還是不錯的。

為了進(jìn)一步測試 GPT-4 生成和操作圖像的能力，我們測試了它遵循詳細(xì)指令創(chuàng)建和編輯圖形的程度。這項(xiàng)任務(wù)不僅需要生成能力，還需要解釋性、組合性和空間性能力。

第一個指令是讓 GPT-4 生成 2D 圖像，prompt 為：

「A frog hops into a bank and asks the teller, ‘Do you have any free lily pads?’ The teller responds, ‘No, but we do o er low interest loans for pond upgrades」

通過多次嘗試，GPT-4 每一次都生成符合描述的圖像。然后，要求 GPT-4 添加更多細(xì)節(jié)來提高圖形質(zhì)量，GPT-4 添加了銀行、窗戶、汽車等符合現(xiàn)實(shí)邏輯的物體。

我們的第二個示例是嘗試使用 Javascript 生成一個 3D 模型，同樣通過指令 GPT-4 完成了許多任務(wù)。

另外，GPT-4 在草圖生成方面，能夠結(jié)合運(yùn)用 Stable Difusion 的能力。

下圖為 3D 城市建模截圖，輸入提示有一條河流從左到右流淌、河的旁邊建有金字塔的沙漠、屏幕底部有 4 個按鈕，顏色分別為綠色、藍(lán)色、棕色和紅色。生成結(jié)果如下：

音樂

研究人員要求 GPT-4 用 ABC 記譜法編碼生成和修改曲調(diào)，如下：

通過探究 GPT-4 在訓(xùn)練中獲得了多少技能，研究人員發(fā)現(xiàn) GPT-4 能夠在 ABC 記譜法中產(chǎn)生有效的旋律，并在一定程度上解釋和操作其中的結(jié)構(gòu)。

然而，研究人員無法讓 GPT-4 產(chǎn)生任何非平凡的和聲形式，比如無法譜出像《歡樂頌》、《致愛麗絲》等著名的旋律。

編程能力

此外，研究人員還展示了 GPT-4 能夠以非常高的水平進(jìn)行編碼能力，無論是根據(jù)指令編寫代碼，還是理解現(xiàn)有代碼方面都展現(xiàn)出超強(qiáng)能力。

在根據(jù)指令編寫代碼方面，研究人員演示了一個讓 GPT-4 寫 python 函數(shù)的例子。

代碼生成后，研究人員使用軟件工程面試平臺 LeetCode 在線判斷代碼是否正確。

對于大家都在用討論 LeetCode 正確率僅有 20%，論文作者 Yi Zhang 對此進(jìn)行了反駁。

另外，還讓 GPT-4 將上表中 LeetCode 的準(zhǔn)確率數(shù)據(jù)可視化為圖表，結(jié)果如圖所示。

GPT-4 不僅可以完成普通的編程工作，還能勝任復(fù)雜的 3D 游戲開發(fā)。

研究者讓 GPT-4 用 JavaScript 在 HTML 中編寫 3D 游戲，GPT-4 在零樣本的情況下生成了一個滿足所有要求的游戲。

在深度學(xué)習(xí)編程中，GPT-4 不僅需要數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)知識，還需要對 PyTorch、TensorFlow、Keras 等框架和庫熟悉。

研究人員要求 GPT-4 和 ChatGPT 編寫一個自定義優(yōu)化器模塊，并為其提供了自然語言描述，其中包括一系列重要的操作，例如應(yīng)用 SVD 等等。

除了根據(jù)指令編寫代碼，GPT-4 在理解代碼上展現(xiàn)出超強(qiáng)的能力。

研究者嘗試讓 GPT-4 和 ChatGPT 讀懂一段 C / C++ 程序，并預(yù)測程序的輸出結(jié)果，二者的表現(xiàn)如下：

標(biāo)黃的地方是 GPT-4 富有洞察力的觀點(diǎn)，而紅色標(biāo)記代表 ChatGPT 出錯的地方。

通過編碼能力測試，研究者發(fā)現(xiàn) GPT-4 可以處理各種編碼任務(wù)，從編碼挑戰(zhàn)到實(shí)際應(yīng)用，從低級匯編到高級框架，從簡單數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)到復(fù)雜的程序。

此外，GPT-4 還可以推理代碼執(zhí)行、模擬指令的效果，并用自然語言解釋結(jié)果。GPT-4 甚至可以執(zhí)行偽代碼。

數(shù)學(xué)能力

在數(shù)學(xué)能力上，相比于之前的大語言模型，GPT-4 已經(jīng)取得了質(zhì)的飛躍。即便是面對專門精調(diào)的 Minerva，在性能上也有明顯提升。

不過，距離專家水平還相去甚遠(yuǎn)。

舉個例子：每年兔子的種群數(shù)量會增加 a 倍，而在年底的最后一天，有 b 只兔子被人類領(lǐng)養(yǎng)。假設(shè)第一年的第一天有 x 只兔子，已知 3 年后兔子的數(shù)量將變?yōu)?27x-26。那么，a 和 b 的值分別是多少？

為了解決這個問題，我們首先需要得出每年兔子數(shù)量變化的正確表達(dá)式，通過這種遞歸關(guān)系推導(dǎo)出一個方程組，進(jìn)而得到答案。

這里，GPT-4 成功地得出了解決方案，并提出了一個合理的論點(diǎn)。相比之下，在幾次獨(dú)立嘗試中，ChatGPT 始終無法給出正確的推理和答案。

高等數(shù)學(xué)

接下來，我們直接上個難的。比如，下面這道出自 2022 年國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽（IMO）的問題（簡化版）。

該題與本科微積分考試的不同之處在于，它不符合結(jié)構(gòu)化的模板。解決這個問題需要更有創(chuàng)造性的方法，因?yàn)闆]有明確的策略來開始證明。

例如，將論證分為兩種情況（g (x) > x^2 和 g (x) < x^2）的決定并不明顯，選擇 y * 的原因也是如此（在論證過程中，它的原因才變得明確）。此外，解決方案需要本科級別的微積分知識。

盡管如此，GPT-4 還是給出了一個正確的證明。

第二個關(guān)于算法和圖論的討論，則可以與研究生水平的面試相媲美。

對此，GPT-4 能夠?qū)σ粋€與約束滿足問題相關(guān)的抽象圖構(gòu)造進(jìn)行推理，并從中得出關(guān)于 SAT 問題的正確結(jié)論（據(jù)我們所知，這種構(gòu)造在數(shù)學(xué)文獻(xiàn)中并未出現(xiàn)）。

這次對話反映出 GPT-4 對所討論的本科級數(shù)學(xué)概念的深刻理解，以及相當(dāng)程度的創(chuàng)造力。

盡管 GPT-4 在一次回答中把 2^n / 2 寫成了 2^n-1，但著似乎更像是我們俗稱的「筆誤」，因?yàn)樗髞硖峁┝斯降恼_推廣。

此外，研究者在兩個通常用作基準(zhǔn)的數(shù)學(xué)數(shù)據(jù)集上比較 GPT-4、ChatGPT 和 Minerva 的性能：GSM8K 和 MATH 。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，GPT4 在每個數(shù)據(jù)集上的測試都超過了 Minerva，并且在兩個測試集的準(zhǔn)率都超過 80% 。

再來細(xì)看 GPT4 犯錯的原因，68% 都是計算錯誤，而不是解法錯誤。

與世界互動

智能另一個關(guān)鍵的體現(xiàn)就是交互性。

交互性對于智能很重要，因?yàn)樗怪悄荏w能夠獲取和應(yīng)用知識，解決問題，適應(yīng)不斷變化的情況，并實(shí)現(xiàn)超出其自身能力的目標(biāo)。

由此，研究者從工具使用和具體的交互兩個維度研究了 GPT-4 的交互性。GPT-4 在回答如下問題時能夠搜索引擎或 API 等外部工具。

與人類互動

論文中，研究者發(fā)現(xiàn)了 GPT-4 可以建立人類的心智模型。

研究設(shè)計了一系列測試來評估 GPT-4、ChatGPT 和 text-davinci-003 的心智理論的能力。比如理解信仰，GPT-4 成功通過了心理學(xué)中的 Sally-Anne 錯誤信念測試。

還有測試 GPT-4 在復(fù)雜情境下推斷他人情緒狀態(tài)能力的表現(xiàn)：

-湯姆為什么做出悲傷的表情？-亞當(dāng)認(rèn)為是什么導(dǎo)致了湯姆的悲傷表情？

通過多輪測試，研究人員發(fā)現(xiàn)在需要推理他人心理狀態(tài)，并提出符合現(xiàn)實(shí)社交場景中的方案，GPT-4 表現(xiàn)優(yōu)于 ChatGPT 和 text-davinci-003。

局限性

GPT-4 所采用的「預(yù)測下一個詞」模式，存在著明顯的局限性：模型缺乏規(guī)劃、工作記憶、回溯能力和推理能力。

由于模型依賴于生成下一個詞的局部貪婪過程，而沒有對任務(wù)或輸出的全局產(chǎn)生深入的理解。因此，GPT-4 擅長生成流暢且連貫的文本，但不擅長解決無法以順序方式處理的復(fù)雜或創(chuàng)造性問題。

比如，用范圍在 0 到 9 之間的四個隨機(jī)數(shù)進(jìn)行乘法和加法運(yùn)算。在這個連小學(xué)生都能解決的問題上，GPT-4 的準(zhǔn)確率僅為 58%。

當(dāng)數(shù)字在 10 到 19 之間，以及在 20 到 39 之間時，準(zhǔn)確率分別降至 16% 和 12%。當(dāng)數(shù)字在 99 到 199 的區(qū)間時，準(zhǔn)確率直接降至 0。

然而，如果讓 GPT-4「花時間」回答問題，準(zhǔn)確率很容易提高。比如要求模型使用以下提示寫出中間步驟：

116 * 114 + 178 * 157 = ?

讓我們一步一步思考，寫下所有中間步驟，然后再產(chǎn)生最終解。

此時，當(dāng)數(shù)字在 1-40 的區(qū)間時，準(zhǔn)確率高達(dá) 100%，在 1-200 的區(qū)間時也達(dá)到了 90%。

馬庫斯發(fā)文反駁

有意思的是，就在微軟這篇論文發(fā)表后不久，馬庫斯立馬寫出一篇博客，稱微軟的觀點(diǎn)「非?；闹嚒?。

并引用了圣經(jīng)中的一句話「驕傲在敗壞以先，狂心在跌倒之前。（箴 16:18）」

GPT-4 怎么就算得上早期 AGI 了？這么說的話，計算器也算，Eliza 和 Siri 更算。這個定義就很模糊，很容易鉆空子。

在馬庫斯看來，GPT-4 和 AGI 沒什么關(guān)系，而且 GPT-4 跟此前一樣，缺點(diǎn)依舊沒有解決，幻覺還存在，回答的不可靠性也沒有解決，甚至作者自己都承認(rèn)了復(fù)雜任務(wù)的計劃能力還是不行。

他的擔(dān)憂的是 OpenAI 和微軟的這 2 篇論文，寫的模型完全沒有披露，訓(xùn)練集和架構(gòu)什么都沒有，光靠一紙新聞稿，就想宣傳自己的科學(xué)性。

所以說論文里號稱的「某種形式的 AGI」是不存在的，科學(xué)界根本無法對其進(jìn)行驗(yàn)證，因?yàn)橐矡o法獲得訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而且似乎訓(xùn)練數(shù)據(jù)已經(jīng)受到了污染。

更糟糕的是，OpenAI 已經(jīng)自己開始將用戶實(shí)驗(yàn)納入訓(xùn)練語料庫了。這樣混淆視聽后，科學(xué)界就沒法判斷 GPT-4 的一個關(guān)鍵能力了：模型是否有能力可以對新測試案例進(jìn)行歸納。

如果 OpenAI 不在這里給自己戴上科學(xué)的高帽子，馬庫斯可能也不會這么批判它。

他承認(rèn) GPT-4 是很強(qiáng)大，但是風(fēng)險也是眾所周知。如果 OpenAI 缺乏透明度，并且拒絕公開模型，不如直接關(guān)停。

強(qiáng)大作者陣容

微軟這篇長達(dá) 154 頁的論文背后有著強(qiáng)大的作者陣容。

其中就包括：微軟雷德蒙德研究院首席研究員、2015 年斯隆獎得主 Sébastien Bubeck、2023 新視野數(shù)學(xué)獎得主 Ronen Eldan、2020 斯隆研究獎得主 Yin Tat Lee、2023 新晉斯隆研究獎得主李遠(yuǎn)志。

值得一提的是，微軟團(tuán)隊最初定的論文題目并不是「通用人工智能的火花：GPT-4 的早期實(shí)驗(yàn)」。

未刪減論文中泄漏的 latex 代碼顯示，最初題目是「與 AGI 的第一次接觸」。

參考資料：

• https://arxiv.org/abs/2303.12712

• https://twitter.com/DV2559106965076/status/1638769434763608064

• https://the-decoder.com/gpt-4-has-a-trillion-parameters/

• https://garymarcus.substack.com/p/the-sparks-of-agi-or-the-end-of-science

本文來自微信公眾號：新智元 （ID：AI_era）

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