GPT-4 被曝“變蠢”!為了降本,OpenAI 偷偷搞“小動作”?
“你們有沒有覺得,最近GPT-4的質(zhì)量有所下降?”
早在今年5月中旬開始,就有GPT-4用戶在OpenAI的在線開發(fā)者論壇中發(fā)帖,表示GPT-4好像開始“變蠢”了:
“我使用ChatGPT已經(jīng)有一段時間了,自GPT-4發(fā)布后,我就成為了GPT Plus用戶。我一般會用GPT-4來助力長篇內(nèi)容的分析和創(chuàng)作。過去,GPT-4似乎能很好地理解我的要求。但現(xiàn)在,它似乎失去了對信息的跟蹤,給了我很多錯誤的信息,誤解我要求的情況也越來越多……目前,GPT-4感覺更像GPT-3.5。
有沒有其他人注意到這一點(diǎn),還是說只有我偶然遇到了這個問題?”

事實證明,這位GPT-4用戶并不是一個人——該帖下,許多用戶都留言稱:“我也很有同感!”
01
問題百出的新版GPT-4
根據(jù)許多使用者的反饋,GPT-4除了在長篇內(nèi)容的分析和創(chuàng)作上表現(xiàn)有所退步,在寫作質(zhì)量上也有所下滑。
Roblox 的產(chǎn)品負(fù)責(zé)人Peter Yang在推特上表示,GPT-4模型的輸出更快了,但質(zhì)量變差了:“只是簡單的問題,例如讓寫作更清晰簡潔并提供想法……在我看來,寫作質(zhì)量下降了。”

在討論/評估復(fù)雜的逆問題、不同的變化率或變化模式以及時空變異性時,最新版 GPT-4 的邏輯能力明顯下降。
“在 GPT-4 更新之前,我很少收到錯誤的回復(fù),但現(xiàn)在我必須仔細(xì)檢查所有輸出(即,現(xiàn)在雙重否定條件有時不能適當(dāng)?shù)剞D(zhuǎn)換為肯定條件)。我認(rèn)為這些錯誤更類似于 GPT-3.5,而不是之前的 GPT-4 推理水平。”

甚至在編碼能力上,新版GPT-4的輸出質(zhì)量也不如以往。
一位用GPT-4為網(wǎng)站編寫功能代碼的開發(fā)者抱怨:“目前的GPT-4很令人失望。這就像開了一輛法拉利一個月,然后突然變成了一輛破舊的皮卡,我不確定我是否會愿意繼續(xù)為此付費(fèi)。”
另一位開發(fā)者也提到現(xiàn)在的GPT-4會循環(huán)輸出代碼:“完全糟透了,GPT-4開始一遍又一遍地循環(huán)輸出代碼或其他信息。我讓它寫代碼,它寫到一個點(diǎn),突然來個"````",然后又開始!和以前相比,它現(xiàn)在簡直就是個白癡。”

除此之外,在推特和OpenAI的在線開發(fā)者論壇中,也不斷有用戶反映新版GPT-4邏輯弱化、產(chǎn)生很多錯誤響應(yīng)、無法跟蹤提供的信息、不遵循說明要求、忘記在基本軟件代碼中添加括號、只記住最近的提示等種種問題。
對于GPT-4突然“降智”的表現(xiàn),有用戶提出猜測:“當(dāng)前版本感覺跟剛推出時的版本大不相同,我猜OpenAI為了容納更多客戶選擇在質(zhì)量上妥協(xié)!”
如此看來,如今用戶對于GPT-4的評價確實比不上它剛出道時的“風(fēng)評”巔峰期。
02
GPT-4變快了,卻也變“蠢”了
去年年底基于GPT-3.5的ChatGPT橫空出世,其卓越的生成能力掀起了一股AIGC熱潮,因此今年3月OpenAI公布比GPT-3.5更強(qiáng)大的GPT-4時,全世界都為之驚嘆。
當(dāng)時,GPT-4被稱之為“史上最強(qiáng)大的 AI 模型”,尤其多模態(tài)的特點(diǎn),意味著它既能理解圖像,也能理解文字輸入,于是迅速成為了開發(fā)人員和其他技術(shù)業(yè)內(nèi)人士的首選模型,也產(chǎn)生了更多對GPT-4的贊譽(yù):10秒生成一個網(wǎng)站、通過最難美國法考、滿分通過MIT本科數(shù)學(xué)考試……
不過在人們驚嘆于GPT-4的強(qiáng)大之時,其產(chǎn)生的費(fèi)用及響應(yīng)速度也令不少人感到震驚。對此,Lamini(一家?guī)椭_發(fā)者建立定制大型語言模型的初創(chuàng)公司)的首席執(zhí)行官Sharon Zhou表示:“GPT-4雖然速度慢,但非常準(zhǔn)確。"
一直到5月份,GPT-4還一直保持著“又慢又貴但很準(zhǔn)確”的狀態(tài)——后來,GPT-4響應(yīng)變快了,與此同時用戶對其性能下降的質(zhì)疑也爆發(fā)了。
對于這個現(xiàn)象,包括Sharon Zhou在內(nèi)的幾位AI專家認(rèn)為:OpenAI可能正在創(chuàng)建幾個較小的GPT-4模型,這些模型的作用與大型模型類似,但運(yùn)行成本較低。
03
專家推測:或許與MoE技術(shù)有關(guān)
根據(jù)Sharon Zhou的介紹,這種方法被稱為Mixture-of-Experts(MoE),即混合專家系統(tǒng)。MoE 技術(shù)是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域發(fā)展起來的一種集成學(xué)習(xí)技術(shù),也是目前訓(xùn)練萬億參數(shù)量級模型的關(guān)鍵技術(shù)——由于現(xiàn)階段模型規(guī)模越來越大,導(dǎo)致訓(xùn)練的開銷也日益增長,而MoE技術(shù)可以動態(tài)激活部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從而實現(xiàn)在不增加計算量的前提下大幅度增加模型參數(shù)量。
具體來說,MoE會將預(yù)測建模任務(wù)分解為若干子任務(wù),在每個子任務(wù)上訓(xùn)練一個專家模型(Expert Model),并開發(fā)一個門控模型(Gating Model),該模型可根據(jù)要預(yù)測的輸入來學(xué)習(xí)信任哪個專家,并組合預(yù)測結(jié)果。
那么MoE技術(shù)引用到GPT-4是什么情況呢?Sharon Zhou解釋道,在GPT-4中這些小型專家模型會針對不同的任務(wù)和主題領(lǐng)域進(jìn)行訓(xùn)練,例如可以有針對生物、物理、化學(xué)等方面的小型GPT-4專家模型,那么當(dāng)用戶向GPT-4提出問題時,新系統(tǒng)就會知道要把這個問題發(fā)送給哪個專家模型。另外,為了以防萬一,新系統(tǒng)可能會向兩個或更多的專家模型發(fā)送查詢,然后將結(jié)果混在一起。
對于這個做法,Sharon Zhou的形容是“忒修斯之船”(一種有關(guān)身份更替的悖論,假定某物體的構(gòu)成要素被置換后,但它依舊是原來的物體嗎?),即隨著時間的推移,OpenAI會把GPT-4的各個部分替換掉:“OpenAI 正在將GPT-4變成一支小型艦隊。”
基于以上推測,Sharon Zhou認(rèn)為近來GPT-4“變蠢”的言論,很可能就與MoE這種訓(xùn)練方式有關(guān):“當(dāng)用戶測試 GPT-4時,我們會問很多不同的問題,而規(guī)模較小的GPT-4專家模型不會做得那么好,但它正在收集我們的數(shù)據(jù),它會改進(jìn)和學(xué)習(xí)。”
04
GPT-4 架構(gòu)曝光?
由于用戶對于GPT-4“變蠢”的反饋越來越多,本周幾位AI專家也發(fā)布了所謂的“GPT-4架構(gòu)細(xì)節(jié)”。
其中,一位名為Yam Peleg的推特博主表示,GPT-4有大約1.8萬億個參數(shù),橫跨120層,比GPT-3大10倍以上,在約 13T token上進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練成本約為6300萬美元……值得一提的是,Yam Peleg也表示OpenAI在采用MoE,即通過使用16個混合專家模型來降低GPT-4運(yùn)行的成本。
截至目前,OpenAI方面并沒有對這一說法做出回應(yīng)。不過 Allen人工智能研究所的創(chuàng)始首席執(zhí)行官Oren Etzioni向媒體表示:“雖然我也沒得到證實,但我認(rèn)為這些猜測應(yīng)該大致正確。
他解釋道,一般使用MOE方法有兩種原因:要么想要生成更好的響應(yīng),要么想要更便宜、更快的響應(yīng)。
“理想情況下MOE會讓你同時獲得這兩方面的優(yōu)勢,但現(xiàn)實中通常需要在成本和質(zhì)量之間做出權(quán)衡。”基于此,Oren Etzioni認(rèn)為結(jié)合現(xiàn)在的情況來看,OpenAI似乎為了降低GPT-4的成本而犧牲了一些質(zhì)量。
那么對于這件事,你的看法又是什么呢?
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