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*核心观点
我们报告了cpt- 4的开发,这是 一个大规模的多模态模型,可以接受图像和文本
输入并产生文本输出。虽然在许多现实世界的场景中不如人类,但gpt- 4在各种 专业和学术基准上表现出人类水平的表现,包括以大约前10%的分数通过模拟律师
考试。gp t- 4是一个基于transtormer model的模型,经过预训练,可以预测文档 中的下一个令牌。培训后的调整过程提高了真实性和对期望行为的遵守程度。这个 项目的 一个核心组成部分是开发基础设施和优化方法,这些方法在广泛的规模范團
内表现得可预测。这使我们能够根据不超过gpt4 t算量1/1000的模型准确预测 gp t4性能的某些方面。
*报告正文
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