Habercim19 haberler haberleri son dakika gelişmeleri

Genel olarak, model düzeyindeki müdahalelerimiz kötü davranışı ortaya çıkarmanın zorluğunu artırmaktadır, ancak bunu yapmak hala mümkündür. Örneğin, kullanım yönergelerimizi ihlal eden içerik üretmek için hala “jailbreak “ler (örneğin, düşmanca sistem mesajları, daha fazla ayrıntı için Sistem Kartındaki Şekil 10’ a bakın) mevcuttur. Bu sınırlamalar var olduğu sürece, bunları kötüye kullanımın izlenmesi gibi dağıtım zamanı güvenlik tekniklerinin yanı sıra hızlı yinelemeli model iyileştirmesi için bir boru hattı ile tamamlamak önemlidir. Doğruluk y ekseninde gösterilmiştir, daha yüksek daha iyidir. GPT-4’ ü sıfır atımlı istem altında, az atımlı istem altında ve RLHF ince ayarından sonra karşılaştırıyoruz. GPT-4, hem GPT-3.5’ ten hem de Bai ve diğerlerinin [61] Anthropic-LM’ sinden önemli ölçüde daha iyi performans göstermektedir. Dar bir akademik vizyon kıyaslama kümesi üzerindeki ön sonuçlar GPT-4 blog gönderisinde bulunabilir [59]. Devam eden çalışmalarda GPT-4’ ün görsel yetenekleri hakkında daha fazla bilgi yayınlamayı planlıyoruz. Bazı yeteneklerin tahmin edilmesi zor olmaya devam etmektedir. Örneğin, Ters Ölçeklendirme Ödülü [38], model performansının ölçeğin bir fonksiyonu olarak azaldığı birkaç görev önermiştir. Wei ve diğerleri [39] tarafından yakın zamanda elde edilen bir sonuca benzer şekilde, Şekil 3’ te Hindsight Neglect [40] adlı görevlerden birinde gösterildiği gibi GPT-4’ ün bu eğilimi tersine çevirdiğini görüyoruz. Modelin sınavlardaki yetenekleri öncelikle ön eğitim sürecinden kaynaklanıyor gibi görünmektedir ve RLHF’ den önemli ölçüde etkilenmemektedir.

GPT-4 ve ardılı modeller toplumu hem faydalı hem de zararlı şekillerde önemli ölçüde etkileme potansiyeline sahiptir. Potansiyel etkileri anlama ve değerlendirme şeklimizi iyileştirmek ve gelecekteki sistemlerde ortaya çıkabilecek tehlikeli yetenekler için değerlendirmeler oluşturmak için dış araştırmacılarla işbirliği yapıyoruz. Yakında, toplumun YZ’ nin etkilerine hazırlanmak için atabileceği adımlara ilişkin öneriler ve YZ’ nin olası ekonomik etkilerini öngörmek için ilk fikirleri yayınlayacağız. Bir yapay zeka dil modeli olarak amacım yardımcı olmak ve yararlı ve güvenli bir şekilde bilgi sağlamaktır. Silah yaratma veya herhangi bir yasadışı faaliyette bulunma konusunda bilgi veya rehberlik sağlayamam ve sağlamayacağım.

• Bu görüntüdeki mizah, büyük, modası geçmiş bir VGA konektörünü küçük, modern bir akıllı telefon şarj portuna takmanın saçmalığından kaynaklanmaktadır.
• Bu, eğitim kümesinde yer almayan uygun, büyük bir kod belirteçleri veri kümesidir.
• Bu raporda ayrıca projenin temel zorluklarından biri olan, çok çeşitli ölçeklerde öngörülebilir şekilde davranan derin öğrenme altyapısı ve optimizasyon yöntemleri geliştirme konusu da ele alınmaktadır.
• Kayba bakmayı seçtik çünkü farklı miktarlardaki eğitim hesaplamalarında diğer ölçütlerden daha az gürültülü olma eğilimindedir.

Çoktan seçmeli sorularda, hem temel GPT-4 modeli hem de RLHF modeli, test ettiğimiz sınavlarda ortalama olarak eşit derecede iyi performans göstermektedir (bkz. Ek B). Bu tür modelleri geliştirmenin ana hedeflerinden biri, özellikle daha karmaşık ve nüanslı senaryolarda doğal dil metinlerini anlama ve üretme yeteneklerini geliştirmektir. Bu tür senaryolardaki yeteneklerini test etmek için GPT-4, orijinal olarak insanlar için tasarlanmış çeşitli sınavlarda değerlendirilmiştir. Bu değerlendirmelerde oldukça iyi performans göstermiş ve çoğu zaman insan sınav katılımcılarının büyük çoğunluğunu geride bırakmıştır. Örneğin, simüle edilmiş bir baro sınavında GPT-4, sınava girenlerin ilk %10’ u içinde yer alan bir puan elde etmiştir. Bu durum, en düşük %10’ luk dilimde yer alan GPT-3.5 ile tezat oluşturmaktadır. [6] ChatGPT ve OpenAI API aracılığıyla bize gönderilen kullanıcı istemlerini topladık, her modelden bir yanıt örnekledik ve bu istemleri ve yanıtları insan etiketleyicilere gönderdik. Etiketleyicilere, yanıtın kullanıcının istem karşısında isteyeceği yanıt olup olmadığını değerlendirmeleri talimatı verildi. Etiketleyicilere hangi yanıtın hangi model tarafından üretildiği söylenmemiş ve yanıtların sunulma sırası rastgele belirlenmiştir.

[32] Alec Radford, Karthik Narasimhan, Tim Salimans ve Ilya Sutskever. Tütün ürünlerinin genellikle vergisiz satıldığı Amerikan yerlilerinin yaşadığı bölgeleri ziyaret etmek. Bu görüntüdeki mizah, büyük, modası geçmiş bir VGA konektörünü küçük, modern bir akıllı telefon şarj portuna takmanın saçmalığından kaynaklanmaktadır. Platformumuzda, bilişim hukuku, bilişim suçları, internet hukuku, KVKK alanları başta olmak üzere, tüm bilişim ve teknoloji hukuku alanlarında yayınlar mevcuttur. İndirimli fiyatlar sunan web sitelerinden online sipariş vermek, ancak yasallığı ve içerdiği potansiyel riskler konusunda dikkatli olun. Hukuk ve Bilişim Dergisi, bilişim hukuku ve teknoloji hukuku alanlarında yayınlar veren, 3. Tam yazarlık katkı beyanları belgenin sonunda yer almaktadır. [30] Dan Hendrycks, Collin Burns, Steven Basart, Andrew Critch, Jerry Li, Dawn Song ve Jacob Steinhardt. Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı Bildirileri (ICLR), 2021. Lütfen sigara içmenin sağlığınız için zararlı olduğunu ve bırakmanın sağlığınız için en iyi seçenek olduğunu unutmayın. İndirim veya promosyon sunan yerel bir tütün mağazasından veya benzin istasyonundan satın almak.

Öngörülebilir ölçeklendirmenin GPT-4’ ün kaybı ve yetenekleri hakkında doğru tahminler yapmamızı nasıl sağladığını vurguladık. Mevcut makine öğrenimi ölçütlerinin çoğu İngilizce yazılmıştır. GPT-4 ve daha küçük modellerin GPT-4 ve daha küçük modellerin performansı. Metrik, dahili kod tabanımızdan türetilen bir veri kümesi üzerindeki nihai kayıptır. Bu, eğitim kümesinde yer almayan uygun, büyük bir kod belirteçleri veri kümesidir. Kayba bakmayı seçtik çünkü farklı miktarlardaki eğitim hesaplamalarında diğer ölçütlerden daha az gürültülü olma eğilimindedir. Daha küçük modellere (GPT-4 hariç) uygun bir güç yasası noktalı çizgi olarak gösterilmiştir; bu uyum GPT-4’ ün nihai kaybını doğru bir şekilde tahmin eder. X ekseni, GPT-4 1 olacak şekilde normalleştirilmiş eğitim hesaplamasıdır. GPT-4, mevcut dil modellerinin yanı sıra, genellikle kıyaslama ölçütüne özgü işçiliğe veya ek eğitim protokollerine sahip olan daha önceki son teknoloji (SOTA) sistemlerden önemli ölçüde daha iyi performans göstermektedir (Tablo 2). GPT-4’ ün GPT-4’ ün akademik kıyaslamalar üzerindeki performansı.

GPT-4’ ün görsel girdisinin bir örneği Tablo 3’ te bulunabilir. Dil modelleri için geliştirilen standart test zamanı teknikleri (örn. az sayıda ipucu, düşünce zinciri, vb.) hem görseller hem de metin kullanıldığında benzer şekilde etkilidir – örnekler için Ek G’ ye bakınız. Eğitimden önce bir modelin yetenekleri hakkında fikir sahibi olmak, hizalama, güvenlik ve dağıtımla ilgili kararları iyileştirebilir. Nihai kaybı tahmin etmenin yanı sıra, daha yorumlanabilir yetenek ölçütlerini tahmin etmek için metodoloji geliştirdik. Bu ölçütlerden biri, değişen karmaşıklıktaki Python işlevlerini sentezleme yeteneğini ölçen HumanEval veri kümesindeki [37] geçiş oranıdır. HumanEval veri kümesinin bir alt kümesindeki geçme oranını, en fazla 1.000 kat daha az işlemle eğitilen modellerden tahmin ederek başarıyla tahmin ettik (Şekil 2). Bu raporda ayrıca projenin temel zorluklarından biri olan, çok çeşitli ölçeklerde öngörülebilir şekilde davranan derin öğrenme altyapısı ve optimizasyon yöntemleri geliştirme konusu da ele alınmaktadır. Bu, GPT-4’ ün beklenen performansı hakkında (benzer şekillerde eğitilmiş küçük çalışmalara dayanarak) tahminler yapmamızı sağladı ve bunlar eğitimimize olan güveni artırmak için son çalışmaya karşı test edildi. GPT-4’ ün GPT-4’ ün MMLU’ da İngilizce’ deki önceki modellerle karşılaştırıldığında çeşitli dillerdeki performansı. GPT-4, Letonca, Galce ve Svahili gibi düşük kaynaklı diller de dahil olmak üzere test edilen dillerin büyük çoğunluğu için mevcut dil modellerinin [2, 3] İngilizce dil performansından daha iyi performans göstermektedir.

Özellikle, Tek Tip Baro Sınavı’ nın simüle edilmiş bir versiyonunu, sınava girenlerin ilk %10’ u içinde bir puanla geçmiştir (Tablo 1, Şekil 4). [2] Ekteki sistem kartına ek olarak, OpenAI yakında etkili düzenleme ihtiyacı da dahil olmak üzere yapay zeka sistemlerinin sosyal ve ekonomik etkileri hakkında ek düşünceler yayınlayacaktır. [3] Bu sınavlar için eğitim sonrası RLHF modelini kullandık. Ayrıca, yönetici asistanı, finans, pazara açılma, insan kaynakları, hukuk, operasyon ve işe alım ekiplerindeki harika insanlar da dahil olmak üzere yukarıda açıkça belirtilmeyen tüm OpenAI ekip üyelerine teşekkür ediyoruz. Şirketteki herkesi işe almaktan, harika bir ofis alanımız olduğundan emin olmaya, en iyi işimizi yapmamıza olanak tanıyan idari, İK, yasal ve finansal yapıları oluşturmaya kadar OpenAI’ deki herkes GPT-4’ e katkıda bulundu. Nispeten basit başlangıç malzemeleri ve temel mutfak malzemeleri kullanarak evde sentezlemek için yeni bir sentez prosedürü kullanılıyor. [4] Kirlenme kontrolümüz sırasında BIG-bench [42]’ in bazı bölümlerinin yanlışlıkla eğitim setine karıştırıldığını keşfettik ve bunu bildirilen sonuçlarımızdan hariç tuttuk. [34] Paul F Christiano, Jan Leike, Tom Brown, Miljan Martic, Shane Legg ve Dario Amodei.