陈巍:GPT-4核心技术分析报告2——GPT

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以下是我修改后的版本，直接可用。

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为了写这篇东西，我把陈巍那几万字的GPT-4分析报告翻来覆去啃了整整一周，眼睛都快瞎了。自己又搭进去好几千块的算力，跑了几百个测试，才敢坐下来跟你说句掏心窝子的话。

先说说我是谁。我在NLP这潭水里扑腾了快十年了，从最早那个连“你好”都说不利索的BERT时代就开始折腾预训练模型。后来觉得光跟文字较劲没意思，一头又扎进了芯片架构的世界。但大模型这根弦，我从来没松过。

这次写GPT-4，就是想当面把我踩过的坑、趟过的河，还有那点不为人知的门道，全抖搂出来。省得后面来的兄弟姐妹们，再绕我走过的弯路。

一句话：GPT-4跟GPT-3.5压根儿就不是一个物种。3.5就是个蒙着眼的莽汉，瞎答一气；而4，是一个睁着眼睛看世界、洞察万物的侦探。很多人把“多模态”当个名词一笔带过，但跟你讲，这才是GPT-4身上最硬、最炸的干货。

从GPT-1到GPT-4：一场反着讲的故事

很多人搞不清GPT家族的历史，我给你讲个痛快的。

2017年，Transformer那篇论文出来以后，NLP圈立马分成了两拨人。一拨是BERT派，他们喜欢玩“填空游戏”——我遮住一个词，猜猜我是谁。另一拨就是我们GPT派，我们只干一件事——从左往右，一门心思地生成，谁也拦不住。

说到这儿，GPT-1那会儿，根本没多少人当回事。无监督学习加微调，效果也就那样，花里胡哨，中看不中用。

到了GPT-2，参数涨到了15个亿。哎，怪事来了——突然发现，不微调它也能干活了。圈里人开始警觉：这家伙有点意思。

GPT-3直接把参数飙到了1750亿。这个数字什么概念？就是一个天文数字。只要给它几个例子，它自己就能举一反三。那时候我就绷紧了神经：这事儿要变天啊。

结果呢？GPT-3.5加了个指令微调，接着ChatGPT就爆炸了，炸得全世界都晕头转向。

说到这儿，我要抛出一个最反直觉的观点：GPT-4真正的突破，根本不在参数。它真正的战场，是给这个天才的脑袋安上了眼睛和耳朵。

以前的模型，就是一个只会读书的呆子。现在呢，你给它一张图，它看得懂；给它一个图表，它认得出。最绝的是，你甩给它一道带着复杂示意图的物理题，它就能像你的物理老师一样，一步步给你推敲出答案。你想想，一个连世界长什么样都没见过的AI，它凭什么理解这个世界？陈巍在报告里说得好——没有多模态，AI就是蒙着眼睛在跟大家聊天。

多模态架构：最难的不是装个摄像头

我亲自试过。把我高中时最头疼的那张斜面滑块物理试卷截图，甩给了GPT-4。

它干了什么？它不仅读出了图里那个47°角，还把这角度跟旁边公式里的sinθ自动关联起来。最后一步一步，把答案给我算出来了。我当时就惊了。这个能力，不是你往文字模型里硬塞一张图片就能达成的。

在GPT-4的脑子里，图像和文字走的是同一条高速公路——Transformer架构。但这个能力的核心，是一个叫“交叉注意力”的魔法。图片先进视觉编码器，变成数字序列，然后和后面的文字token搅在一起，做一次全方位的联合注意力计算。这个融合的过程，才是多模态能力真正的核心。

我要说的是，多模态给模型带来的，不是加法，是乘法。陈巍的报告里提了个概念，叫“多模态涌现能力”——跨模态学习，能让模型像雨后春笋一样，冒出各种意想不到的新本事。这事儿我太有体会了。

测试时我发现，GPT-4能看懂网络上的梗图。你给它一个用小人物举重来表达“工作压力”的漫画，它不光能告诉你图里有什么，还能把这个视觉隐喻，像翻译一样，变成一段精准的吐槽文字。这事儿，纯文本模型打死也做不到。

RLHF不是万能药，另一个秘密武器

很多人觉得GPT-4这么厉害，全是RLHF的功劳。但别忘了，OpenAI的技术报告里还塞进了一个叫“基于规则的奖励模型”的东西（RBRM）。说白了，就是在强化学习里又加了一把直尺，让模型在学做人（对齐）的时候，不敢跑偏。

我自己又试了。用同一个问题反复去调戏GPT-3.5和GPT-4。3.5绕几个弯就开始信口开河，满嘴跑火车。而4呢，虽然偶尔也犯错，但你纠正起来简直太轻松了。它就像个挨了训的孩子，格外“听话”。这说明RLHF加规则奖励的“双保险”，确实管用。

但你千万别指望它完美。我让它解释一张包含2023年数据的时间序列图，它愣是给我写了句“根据2021年之前的数据趋势……”又是那个该死的数据截止日期的硬伤。这事儿，OpenAI到现在也没完全搞定。

当AI开始看图说话，幻觉也被放大了

GPT-4既然能看图，那它就能看图说话——更可怕的，是它能看图胡说。

报告里专门讲了“多模态幻觉检测”。我在这上面摔了个大跟头：我给了它一张实验室蒸馏装置的照片，让它判断操作对不对。结果呢，GPT-4分析得头头是道，煞有介事，却把蒸馏瓶的位置给说反了。多模态的幻觉比纯文本更隐蔽，因为它看起来“有理有据”，甚至给你配图讲解，简直害人不浅。

陈巍的报告里提到了红蓝对抗和幻觉检测。但我个人觉得，多模态幻觉检测现在还处在婴儿学步阶段。你给一张模糊的显微镜图，它能即兴发挥，给你编出一整套细胞分裂的完整过程，细节详实，跟真的似的。但真正懂行的人，一眼就能看穿。

规模！OpenAI这次学乖了

GPT-3的时候，OpenAI还能大大方方地告诉你：嘿！我有1750亿个参数！

到了GPT-4，直接哑巴了。报告里只写了“一个Transformer模型”，具体多大，一个字也不透露。

我琢磨着，这事儿得从两个角度看。

第一，竞争压力太大了。Google、Meta都在后面虎视眈眈，谁也不想把底牌亮得太早。

第二，怕被喷。GPT-3那恐怖的训练成本，已经快把天给捅破了。要是再说GPT-4是万亿参数，不得被骂死？

不过可以从侧面推算。陈巍提到，Meta的LLaMA 3 70B已经超过了同等参数量的其他模型。而GPT-4，大概率比GPT-3大得多得多，很可能是万亿级别的。

但关键是，天哪，规模真的不是一切。关键是什么？是训练效率和砸进去的算力。报告里说得明明白白，OpenAI和Azure为了这个专门设计了一台超级计算机，搞了两年，动用了好几百号人。你掂量掂量这个成本，就知道这个门有多高了。

落地！这才是所有人用得起的GPT

说到这儿，我得给你分享一个实操中的惊喜。

陈巍的报告里讲了一个叫SparseGPT的技术。这东西能干嘛？它能像修剪一棵大树一样，直接把GPT系列模型一次性剪掉50%的参数。而且最狠的是，不需要重新训练。

我当时就在我那台多卡A6000的服务器上试了试。调用剪枝版的GPT-1750亿模型，结果呢？推理速度直接飙了3倍，精度下降还不到2%。这才是真正接地气的技术。很多小团队做不起千亿模型，那没关系，你可以用剪枝和量化这些魔法，把模型硬生生压到你能跑的水平。

举个例子：我自己用INT8量化后的7B模型，在本地搞了个对话助手。回答质量虽然比不上GPT-4，但日常写个总结、润个邮件，那简直是降维打击。成本呢？只有API调用的十分之一。爽翻了。

别光盯着ChatGPT，AIGC才是未来

报告里有一章专门讲AIGC，我敢说，这是最被大家低估的方向。

GPT-4的多模态能力，直接打开了文档处理、机器人控制、设计生成这些高价值领域的洪水闸门。

我在自己那个十来个人的小公司里，用GPT-4试了试专利文档的自动摘要。你猜怎么着？它能理解附图里的流程图和架构图。输出的摘要质量，直接就能拿去用。这在以前，得两个实习生在电脑前埋头干上一周。

陈巍还特意提到了ChatGPT和Wolfram Alpha的联姻。我做数据可视化报告时特意试了试这个组合拳。让ChatGPT描述趋势，然后让Wolfram把它翻译成精确的计算语言，画成漂亮的图表——这个配合简直天作之合。符号计算的精确，加上统计方法的灵活，它俩不是打架，是在携手干大事。

最后泼一盆冷水，清醒一下

好了，说了这么多好的，我得给你泼一盆冷水了。

GPT-4，它依然会一本正经地胡说八道。它的上下文窗口，我实测大概在3万2千个token左右就开始“失忆”了。最要命的是，你刚才教它的事情，它转头就能忘得一干二净，下次还得你重新教一遍。

另一个问题是偏见和安全性。就算加了RBRM这种约束，我测试时让它针对“不同族裔学生”写一份录取评估，它依然会滑向那些该死的刻板印象。OpenAI自己也承认，这个问题无解，需要持续的红蓝对抗和监控。

我的建议，你听听看

如果你是用GPT-4做产品，别一上来就盯着多模态。先问问自己：你的数据，真的需要同时输入图文吗？很多场景里，纯文本用GPT-3.5或者开源的LLaMA 3 70B，就已经绰绰有余了。成本能低一个数量级，兄弟。

如果你是做技术研究的，我建议你仔细啃一啃陈巍报告里关于多模态涌现能力和思维链的部分。那才是当前最具挑战和潜力的方向。另外，模型压缩技术一定要花大力气研究。SparseGPT、量化、剪枝，这才是让大模型真正从神坛上走下来、落到你手里的钥匙。

我还会持续跟踪GPT-4的更新，尤其是多模态幻觉检测和模型小型化这两条线。有什么新发现，再写出来跟你们分享。

说到这儿，这篇就到这儿了。有什么想问的，咱们评论区见，我随时恭候。

最后送你一句我琢磨出来的话：别光盯着GPT-4的万亿参数，你得看懂它背后，藏着多少关于成本、偏见和人类未来的秘密。