GLaM 对比 GPT-4

题为“GLaM：专家混合的语言模型的高效扩展”的论文提出了一种新的语言模型开发方法，可以提高效率和性能。 GPT-3 等传统密集模型通过扩展大型数据集和提高计算能力，在自然语言处理 (NLP) 方面取得了突破。然而，这种扩展的资源成本很高。

提出的 GLaM 模型通过引入稀疏激活的专家混合架构来解决这个问题。这使得 GLaM 能够拥有更多的参数——1.2 万亿，大约是 GPT-3 的 7 倍——同时减少训练和推理所需的能量需求和计算量。值得注意的是，GLaM 在 29 个 NLP 任务中的零样本和一次性学习方面也优于 GPT-3，这标志着在寻求更高效、更强大的语言模型方面向前迈出了一步。

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。