論文の概要: GPT-4 Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08774v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 17:15:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 12:53:52.126930
• Title: GPT-4 Technical Report
• Title（参考訳）: gpt-4技術報告
• Authors: OpenAI
• Abstract要約: GPT-4は大規模なマルチモーダルモデルであり、画像やテキストの入力を受け取り、テキスト出力を生成することができる。 試験受験者の上位10%のスコアで模擬試験に合格するなど、さまざまな専門的、学術的なベンチマークで人間レベルのパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We report the development of GPT-4, a large-scale, multimodal model which can accept image and text inputs and produce text outputs. While less capable than humans in many real-world scenarios, GPT-4 exhibits human-level performance on various professional and academic benchmarks, including passing a simulated bar exam with a score around the top 10% of test takers. GPT-4 is a Transformer-based model pre-trained to predict the next token in a document. The post-training alignment process results in improved performance on measures of factuality and adherence to desired behavior. A core component of this project was developing infrastructure and optimization methods that behave predictably across a wide range of scales. This allowed us to accurately predict some aspects of GPT-4's performance based on models trained with no more than 1/1,000th the compute of GPT-4.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像とテキストの入力を受け付け,テキスト出力を生成する大規模マルチモーダルモデルgpt-4の開発について報告する。 多くの実世界のシナリオでは人間よりも能力は低いが、GPT-4は様々な専門的、学術的なベンチマークで人間レベルのパフォーマンスを示しており、試験受験者の上位10%のスコアで模擬試験に合格している。 GPT-4は、文書内の次のトークンを予測するために事前訓練されたトランスフォーマーベースのモデルである。 トレーニング後のアライメントプロセスは,実効性と所望の行動への順応性の向上をもたらす。 このプロジェクトのコアコンポーネントは、幅広いスケールで予測可能な振る舞いをするインフラストラクチャと最適化手法の開発だった。 これにより、GPT-4の1/1000分の1以下のモデルに基づいて、GPT-4の性能のいくつかの側面を正確に予測できる。

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