ELECTRA 对比 GPT-4

NVIDIA NGC 上提供的 ELECTRA for TensorFlow2 代表了自然语言处理 (NLP) 任务的预训练语言表示方面的突破。通过有效地学习能够准确分类标记替换的编码器，ELECTRA 在各种 NLP 应用程序中以相同的计算预算超越了现有方法。该模型是在研究论文的基础上开发的，显着受益于 NVIDIA 提供的优化，例如 Volta、Turing 和 NVIDIA Ampere GPU 架构上的混合精度算法和张量核心利用率。它不仅可以缩短训练时间，还可以确保最先进的准确性。

了解架构后，ELECTRA 与 BERT 等传统模型不同，它引入了一个生成器-鉴别器框架，可以更有效地识别令牌替换，这是一种受生成对抗网络 (GAN) 启发的方法。该实现是用户友好的，提供用于数据下载、预处理、训练、基准测试和推理的脚本，使研究人员更容易使用自定义数据集并对包括问答在内的任务进行微调。

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。