OpenAI发布GPT-4，有哪些技术趋势值得关注？

本文是新浪微博新技术研发负责人、中国中文信息学会理事张俊林在知乎问题「OpenAI 发布 GPT-4，有哪些技术上的优化或突破？」下的回答，总结了GPT4技术报告里指出的三个方向，还提及了两个其它技术方向。

在这个历史性的时刻，回答个问题，留下自己作为历史见证人的足迹。

GPT4的技术报告里很明确地指出了三个新的方向：

第一，LLM最前沿研究的封闭化或小圈子化。技术报告里说了，出于竞争以及安全等方面的考虑，未公布模型规模等技术细节。从GPT 2.0的开源，到GPT 3.0的只有论文，再到ChatGPT连论文也没有，直到GPT 4.0的技术报告更像效果评测报告。一个很明显的趋势是，OpenAI做实了CloseAI的名号，之后OpenAI的LLM最前沿研究不会再放出论文。

在这个情形下，其它技术相对领先的公司有两种选择。一种是做更极致的LLM开源化，比如Meta貌似选择了这条道路，这一般是竞争处于劣势的公司作出的合理选择，但是往往相关技术不会是最前沿的技术；另外一种选择是跟进OpenAI，也选择技术封闭化。Google之前算是LLM的第二梯队。但在“微软+OpenAI”的一顿组合拳下，现在局面有点狼狈不堪。GPT 4.0去年8月就做好了，估计现在GPT 5.0正在炼丹过程中，这么长的时间窗口，结果Google都能落到目前这个局面，想想Transformer、CoT等非常关键的一些研究都是自己做出来的，竟沦落至此，不知一众高层作何感想。Google在后面能快速跟进，维持在第二梯队应该问题不大，很可能比第三名技术也领先很多。出于竞争关系考虑，我猜Google大概率会跟进OpenAI走技术封闭的路线，最先进的LLM技术优先用来炼属于自己的丹，而不是写成论文放出来普惠大众尤其是普惠OpenAI。而这很可能导致LLM最前沿研究的封闭化。

从现在算起，国内在经过一阵时间后（要做到ChatGPT的6到7折应该比较快，要追平估计要较长时间），必然被迫进入自主创新的局面。从最近三个月国内的各种情况看，将来会如何？大概率不太乐观。当然，这个关肯定很难，但必须得过，只能祝愿有能力且有初心者尽力加油了。

第二，GPT 4技术报告里提到的LLM模型的“能力预测（Capability Prediction）”是个非常有价值的新研究方向（其实之前也有个别其它资料，我记得看过，但是具体哪篇记不起来了）。用小模型来预测某些参数组合下对应大模型的某种能力，如果预测足够精准，能够极大缩短炼丹周期，同时极大减少试错成本，所以无论理论价值还是实际价值巨大，这个绝对是非常值得认真研究具体技术方法的。

第三，GPT 4开源了一个LLM评测框架，这也是后面LLM技术快速发展非常重要的方向。尤其对于中文，构建实用的中文LLM评测数据和框架具备特别重要的意义，好的LLM评测数据可以快速发现LLM目前存在的短板和改进方向，意义重大，但是很明显目前这块基本处于空白状态。这个对于资源要求其实没那么高，适合很多机构去做，不过确实是个辛苦活。

除了GPT 4技术报告里明确指出的三个方向，因为最近LLM各方面新闻比较多，顺手再写两个其它技术方向。

首先，斯坦福大学近在Meta的7B 开源LLaMA基础上，加上Self Instruct技术构造的Alpaca，也代表了一个技术方向。如果归纳下，这个方向可以被称为“低成本复现ChatGPT”的方向。所谓Self Instruct，就是采取一定技术手段，不用人工标注Instruct，而是从OpenAI的接口里，好听点叫“蒸馏”出Instruct，也就是不用人标注，而是ChatGPT作为teacher，给你的Instruct打上标注结果。这个把Instruct标注成本直接打到了几百美金的基准，时间成本就更短了。再加上模型7B规模也不大，所以可以看成一种“低成本复现ChatGPT”的技术路线。

我估计国内早就有不少人采取这个技术路线了。毫无疑问，这是一条捷径，但是走捷径有好处有坏处，具体不展开谈了。在追赶ChatGPT的过程中，先把成本打下来去复现ChatGPT到七八成，我个人还是觉得可行也支持的，毕竟穷人有穷人的玩法。当然，追求把模型做小，效果又不怎么往下掉，如果能扎扎实实去做，是非常具有价值的。

另外，具身智能毫无疑问会是LLM下一阶段的重点研究方向。这方面的代表就是前阵子Google放出来的PaLM-E。目前的GPT 4，我们可以认为人类创造出了一个超级大脑，但还是把它封锁在GPU集群里。而这个超级大脑需要一个身体，GPT 4要和物理世界发生联系、交流和互动，并在物理世界中获得真实的反馈，来学会在真实世界里生存，并根据真实世界的反馈，利用比如强化学习来学习在世界游走的能力。这个肯定是最近的将来最热门的LLM研究方向。

多模态LLM给予了GPT 4以眼睛和耳朵，而具身智能给予GPT 4身体、脚和手。GPT 4和你我发生一些联系，而依托于GPT 4本身强大的学习能力，这个事情估计很快会出现在我们身边。

如果你细想，其实还有很多其它有前途的方向。我的个人判断是：未来5到10年，将会是AGI最快速发展的黄金十年。如果我们站在未来30年的时间节点，当我们回顾这10年时，我们中一定会有人，想起下面的诗句：“懂得，但为时太晚，他们使太阳在途中悲伤，也并不温和地走进那个良夜。”

原文链接：https://www.zhihu.com/question/589639535/answer/2937928726

理论技术趋势

相关数据

基准技术

一种简单的模型或启发法，用作比较模型效果时的参考点。基准有助于模型开发者针对特定问题量化最低预期效果。

来源：Google ML Glossary

参数技术

在数学和统计学裡，参数（英语：parameter）是使用通用变量来建立函数和变量之间关系（当这种关系很难用方程来阐述时）的一个数量。

来源：维基百科

强化学习技术

强化学习是一种试错方法，其目标是让软件智能体在特定环境中能够采取回报最大化的行为。强化学习在马尔可夫决策过程环境中主要使用的技术是动态规划（Dynamic Programming）。流行的强化学习方法包括自适应动态规划（ADP）、时间差分（TD）学习、状态-动作-回报-状态-动作（SARSA）算法、Q 学习、深度强化学习（DQN）；其应用包括下棋类游戏、机器人控制和工作调度等。

来源：机器之心

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