ALBERT 对比 GPT-4

ALBERT 是“A Lite BERT”的缩写，是广泛用于自然语言处理任务的 BERT 模型的优化版本。 Zenzhong Lan 及其同事在 arXiv 论文中提出，ALBERT 提供了两种参数减少技术，可以显着降低内存消耗并提高 BERT 的训练速度，而不会牺牲性能。

这一进步解决了 GPU/TPU 内存限制以及与模型大小增加相关的通常较长的训练时间的挑战。论文通过实证证据证明，ALBERT 不仅在 GLUE、RACE 和 SQuAD 等各种基准上比 BERT 表现更好，而且还以更少的参数数量实现了最先进的结果。该研究进一步引入了自监督损失函数，增强了模型理解句子间连贯性的能力，从而显着改善了需要多句子输入的任务。作者为 ALBERT 提供了代码和预训练模型，使它们可以在 NLP 社区中广泛使用。

GPT-4是Openai在扩大深度学习方面努力的最新里程碑。

GPT-4是一个大型的多模式模型（接受图像和文本输入，发射文本输出），尽管在许多现实世界中，虽然比人类的能力较低，但在各种专业和学术基准中都表现出人级的性能。例如，它通过模拟的律师考试，其得分围绕着考试者的前10％。相比之下，GPT-3.5的得分约为底部的10％。我们花了6个月的时间使用对抗性测试计划和CHATGPT的课程将GPT-4的迭代对准4，从而在事实，可管道性和拒绝外出护栏方面取得了我们最好的结果（尽管远非完美）。

GPT-4比以往任何时候都更具创造力和协作性。它可以在创意和技术写作任务上生成，编辑和迭代，例如创作歌曲，写剧本或学习用户的写作方式。