GPT-4大模型硬核解读！看完成半个专家

作者 | 陈巍博士团队
引言：本文将以2万字介绍GPT-4的核心技术要点、技术架构、训练流程、算力、局限与产业未来。作者陈巍博士为AI/存算一体专家，曾担任华为系自然语言处理企业的首席科学家。（深度技术科普与解读文章，不涉及过多技术名词或公式）之前我们一直说自然语言处理是人工智能王冠上最大的那颗珍珠，但如今用世俗的珍珠或者王冠形容已经不合适了。多模态大模型带给人类世界的震撼，就如人工智能企业Hugging Face（因提供开源预训练模型库而闻名）的联合创始人Thomas Wolf所述：“在过去的几年里，好的多模态模型一直是许多大型技术实验室的圣杯。“其中多模态指的是融合文本、图像、视频或音频等多种模态作为输入或输出。作为“圣杯”的代表之一，GPT-4这个标签代表第4代生成式预训练变换模型（Generative Pre-trained Transformer 4），是OpenAI在2023年3月14日公开的一种多模态模型，是对前几个月发布的ChatGPT的多模态升级。
GPT-4模型可对图文多模态输入生成应答文字，以及对视觉元素的分类、分析和隐含语义提取，并表现出优秀的应答能力。业内文章大多从侧面宣传GPT-4的优秀，却很少触及其核心技术内核。
▲OpenAI的相关信息
本文将通过OpenAI和其他AI巨头已发表的大语言模型或多模态论文来详细阐述和分析与GPT-4相关核心技术要点、技术架构、训练流程、算力、局限与产业未来，告诉大家为何我们的下一代会从“内卷”过渡到“人机互卷”。
01.GPT-4核心技术有哪些？
1.1理论基础——多模态涌现能力讲到大语言模型的优势，一般首先要提到这类模型的涌现能力和思维链。这两者是大语言模型不断接近人类的关键特征。我们之所以认为GPT-4会是具有里程碑意义的一代，正是因为多模态的GPT-4会从视觉角度和视觉-文字语义融合方面涌现出更多的能力。2022-2023年，我们可以认为AI是第一次睁开双眼理解这个世界。在大型语言模型（LLM）中，涌现能力（Emergent Abilities）是指模型具有从原始训练数据中自动学习并发现新的、更高层次的特征和模式的能力。就中文释义而言，涌现能力也指大语言模型涌现出来的新能力。这有点类似于去超市遇到买二赠一，赠品的质量居然还出乎意料。与大语言模型（LLM）相比，多模态大语言模型（Multi-modal Large Language Model，MLLM）可实现更好的常识推理性能，跨模态迁移更有利于知识获取，产生更多新的能力，加速了能力的涌现。