GPT-4
伟人：人民，只有人民，才是创造历史的动力。
GPT-4本周发布，能力大幅升级。
OpenAI的新一代通用人工智能GPT-4正式发布。
基于上一代的GPT-3.5的升级版。
ChatGPT与GPT-4区别在那有3点：
①GPT-4是一个多模态大模型。
【多模态】指的就是有很多种信息输入的方式。
ChatGPT，只支持文字输入。
GPT-4不仅支持文字，还支持图片。
前面那个chat没了…
意思是不仅可以跟它聊天，还可以给它看图，通过图片来下达指令。
如：可手绘一个代码草稿，交给它就能把完整的代码给写出来。
②GPT-4比上一代更聪明。
在律师模拟考试中，上一代的ChatGPT排名在倒数10%左右。
而GPT-4的排名在前10%
相当于几个月没见，从学渣变成了学霸，而且水平超过了90%的人类考生。
③GPT-4局限性。
对于一些刚刚发生的事实，缺少数据。
要是涉及这些内容，它会答得乱七八糟。
上一代ChatGPT一直存在的，一本正经地胡说八道的问题，在GPT-4身上，依然部分存在。
对GPT-4，总体还是很看好的。
据说OpenAI的一位联合创始人说：
GPT-4并不完美，但认知正在堤升。
当然，有人踩油门，就有人踩刹车。
有人担心，照这个速度发展下去，人类是不是离失业就不远了？
其实，AI会不会一直快速发展得先弄清，到底是哪些因素，那些限制AI的发展？
难道限制AI发展的是技术吗？
错！
AI发展面临一个更明显的刚性约束是【硬件】
一切恐惧都来自于火力不足。
在打硬仗面前，战术类智力固然重要，但火力硬件才是最重要的。
AI发展上，很大程度上也取决于硬件资源能不能跟上。
第一是芯片。
GPT对芯片的需求是极大的。
GPT-3.5训练，需要用英伟达的高端GPU芯片，叫A100。
一颗A100的成本，大概是8万人民币。
完成整个训练过程，需要三万颗A100芯片。
问题的关键是，GPT在长大的过程中，胃口可不是线性增长的，而是指数级增长的。
当年战胜李世石的AlphaGO训练时只用了176颗GPU。
照这个速度成长，GPT的胃口能有多大？
芯片能跟上吗？
2023年台积电二季度订单不足，正为产能过剩发愁，突然忙起来了。
因为接了大量用于AI的芯片订单。
AI的尽头是半导体。
第二是能源！AI对电的消耗非常大。
ChatGPT，仅训练一次，就消耗90多万度电。
相当于1200个中国人，一年的生活用电量。
要知道，训练它可不是一次就够，需要很多次。
现在仅是维持日常运转，每天的电费大概就要5万美元。
训练一个AI模型，因发电而排放的二氧化碳量，大概相当于五辆燃油车，从生产到报废，整个生命周期产生的二氧化碳总和。
学科提出：要改进人工智能的底层设计，让人工智能模拟人脑思考，来降低能耗。
人脑虽然消耗能量，但总归比AI能耗低得多。
这只是一个设想，怎么做，还在研究中。
第三是特别耗人。
注意！不仅是科学家，AI训练中更基础的工种，叫数据标注师。
数据标注师的工作是：让AI识别猫！
就是让人来手工标注。
在图片上把猫标出来，让AI一个一个去认。
直到它能弄明白，到底什么白猫、黑猫…
训练AI靠的就是海量的人工标注图片。
普林斯顿大学的华人科学家李飞飞，为训练AI，通过亚马逊在线众包平台，通过全世界167个国家，雇佣了5万人，一共标注了1500万张图片。
ChatGPT训练分三个阶段，只有第三阶段不需要标注，前两个阶段都需要大量的人工标注。
因ChatGPT的数据是从网上采集的，里面数据太杂，包含一些暴力、犯罪或者反人类的内容。
要把这些内容过滤掉！得靠人来手工标注。
2023年1月美国《时代周刊》报道.帮ChatGPT标注有害内容的主要是肯尼亚人。
平均每人每天要标注将近200段文字。
有人做了估算，截止到2022年，全球从事数据标注的人数，已有500万。
这个数字在继续增加中。
一提到技术都觉得，决定它发展的首要因素，是科学水平。
事实上，硬件资源才是更底层的刚性基础。
18世纪的奥地利，有人发明了一台自动下棋机。
下棋水平比真人还高。
哪来这么先进的技术？
最后一查发现，原来这个机器里，藏着一个真人棋师。
神乎其神的技术，能力来自很多未被察觉到的，特别基础的人努力。
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