唔哩生活2024年10月13日发布:正式版 GPT-4 Turbo 知识库没有更新到 2024 年 4月
⭐发布日期：2024年10月13日 | 来源:唔哩生活
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OpenAI 官方宣布，正式版的 GPT-4 Turbo，开始陆续向所有的付费用户开放。
此次更新：
正式版提高了写作能力，数学，逻辑推理和编码能力，API 自带 Vision 视觉能力，支持 JSON mode 以及函数调用。
GPT-4 Turbo 并不是单独的一个模型，只是一个统称。早在 2023 年 11 月 6 日，OpenAI 首届开发者大会上，就出现了第一版，当时的 Turob 模型是 1106 版本，知识库更新时间到 2023 年 4 月。
在 2024 年 1 月 25 日，又推出新的一版本 Turbo 模型，为 0125 版，这一版本的知识库更新时间到 2023 年 12 月。
最后就是此次更新为正式版，它的知识库仍然是 2023 年 12 月，不像网上传的那样更新到 2024 年 4 月，正式版只是针对模型的性能进行了增强。
正式版的 GPT-4 Turbo 又重新夺回了 LLM 竞技第一。GPT-4 Turbo 在编码和推理方面的能力优于其它模型。
虽然重回第一，但是和 Claude 3 Opus 也相差无几。
GPT-4 Turbo 上下文长度 128K，输出速度更快，回答更直接。以前把一个 PDF 文档上传给 GPT-4，它的反应速度很慢，而现在发给它一篇几百页的文档，它能很快去总结重要信息。
上个版本的 GPT-4，让它写文章，回答，都会出现一些多余的文字，很啰嗦。这次更新后，GPT-4 Turbo 提高了写作能力，响应更直接，减少冗长内容。
正式版不需要再使用 4v 接口，新版模型可以直接处理图像信息，理解图像内容。
基准测试
从上图能够看出，这次版本的 GPT-4 Turbo（0409 版）模型比上一代 0125 版本稍强一些。
尤其是 GPQA、MATH 的表现有明显的提升。
GPQA 是一个研究生级别的问答基准测试，旨在评估模型对于生物、物理、化学等学科领域的深入理解。
MATH 的基准测试使用专门的数学数据集来衡量人工智能的数学问题的解决能力。
基准测试背景介绍：
- MMLU：MMLU 是一个用于评估人工智能在大规模多任务语言理解方面的能力的基准测试。它通常包含多种不同的语言任务，如文本分类、问答、摘要生成等，旨在全面考察模型在理解自然语言方面的广泛适用性和准确性。
- MATH：MATH 数据集是一个专门设计来衡量人工智能解决数学问题能力的基准。它包含了各种数学问题，从基础算术到更高级的数学概念，用以测试模型是否能够正确理解数学问题并给出准确的解答。
- GPQA：GPQA 是一个研究生级别的Google验证问答基准测试，旨在评估模型对于生物学、物理学和化学等学科领域的深入理解。该数据集包含448个多项选择题，这些问题的难度极高，以至于即使是追求或持有博士学位的专家，其正确率也仅为65%，而非专家的准确率更是低至34%，即便他们可以无限制地使用网络资源。
- DROP：DROP 是一个阅读理解基准测试，要求模型对给定的段落进行离散推理。这种类型的任务通常涉及到理解文本中的逻辑关系、因果关系等，并需要模型在有限的信息中做出推断和决策。
- MGSM：MGSM 是一个多语言小学数学数据基准测试，旨在评估人工智能在处理不同语言背景下的小学数学问题方面的能力。这个基准测试强调了模型在跨语言数学问题解决和理解方面的性能。
- HumanEval: HumanEval 是一种评估工具，专门用来评估在代码上训练的大型语言模型的性能。它通过模拟人类对模型生成的代码进行评估的过程，来衡量模型在编程任务上的有效性和实用性。
- MMMU：MMMU 是一个专家级别的人工智能评估基准，它涉及大规模、多学科、多模式的理解和推理任务。这个基准测试旨在全面考察模型在处理和理解多种类型数据（如文本、图像、声音等）方面的综合能力。
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Armelle
8秒前：MGSM：MGSM 是一个多语言小学数学数据基准测试，旨在评估人工智能在处理不同语言背景下的小学数学问题方面的能力。
IP:38.15.1.*
彼得·阿佩塞拉
4秒前：这种类型的任务通常涉及到理解文本中的逻辑关系、因果关系等，并需要模型在有限的信息中做出推断和决策。
IP:47.96.2.*
丽贝卡·斯塔巴
5秒前：DROP：DROP 是一个阅读理解基准测试，要求模型对给定的段落进行离散推理。
IP:37.48.6.*