GPT-5 要来了:抢先了解其创新突破
Microsoft 的工程师计划于 2024 年 11 月在 Azure 上部署 Orion (GPT-5)。虽然这一版本不会向公众开放,但其上线被视为人工智能领域的一个重要里程碑,并将产生深远的影响。
文章目录
- GPT-5 真的要来了
- GPT-4 的局限性
- GPT-5 的创新突破与遗留挑战
- GPT-5 预期的改进
- GPT-5 遗留的挑战
- 未来的发展方向
GPT-5 真的要来了
OpenAI 在 2023 年 3 月左右宣布了 GPT-5 的开发计划,这一消息引起了广泛关注。一些知名人士签署了暂停开发的请愿书,其中包括 AI 领域的先驱 Yoshua Bengio(图灵奖得主)、AI 研究人员 Stuart Russell 和 Gary Marcus、Apple 联合创始人 Steve Wozniak、前美国总统候选人 Andrew Yang,以及原子科学家公报主席 Rachel Bronson(反对可能终结人类的核战争)。特斯拉、Twitter 和 SpaceX 的 CEO 及 OpenAI 的前联合创始人 Elon Musk 也参与了签署,Stability AI 的 CEO Emad Mostaque 亦在其中。
虽然 GPT-4 在 AI 能力上取得了显著进步,但仍存在一些局限性。它并未导致大规模的失业或预示人类的灭亡,因此可能表明签署请愿书的人存在误解。
自从 GPT-4 发布以来已经过去一年多,对于代号为 Orion 的 GPT-5 的担忧逐渐减弱。现在,Orion 终于准备向全球推出。与以往不同的是,它不会通过 ChatGPT 向公众发布。OpenAI 计划首先向与其密切合作的公司提供早期访问权限,以便这些公司开发自己的产品和功能。虽然在内部,Orion 被视为 GPT-4 的后继者,但尚未确定是否会正式命名为 GPT-5。
有报告指出,GPT-5 的能力将提升 100 倍,但具体的“能力”细节尚不明确。然而,它仍将面临一些无法克服的限制。
首先,让我们探讨最新 GPT 版本中持续存在的问题。
GPT-4 的局限性
- 语言限制:尽管 GPT-4o 在多语言能力上有了提升,但在处理非英语语言时,尤其是那些高质量数据匮乏的语言时,仍然存在挑战,导致其响应和翻译效果不佳。
- 数据质量问题:一个突出的担忧是训练数据的质量不尽如人意,特别是在中文等语言中,这可能导致模型产生不准确或虚构的回应,因为低质量内容广泛存在。
- 事实准确性:即便是在明确的提示下,模型有时也可能提供错误或误导性的信息,这引发了对其可信度和可靠性的质疑。
- 部分指令遵循:当用户给出冗长的指令集时,即使这些指令都很清晰简单,模型可能只完成部分请求。对于 AI 来说,模型可能会完成它从训练中识别的部分,但可能会跳过或简化其他部分。在收到反馈后,模型可能会修正遗漏的部分,但同时可能忽略之前正确完成的部分。
- 资源消耗巨大:训练和运行 GPT-4o 这样的大型语言模型需要大量计算资源,这不仅限制了模型的可及性,还因为高能耗引发了环境方面的担忧。
- 社会偏见:GPT-4o 可能无意中反映出训练数据中的偏见,导致产生不公平甚至歧视性的输出,这可能影响公众观点并加剧现有社会问题。
- 拟人化倾向:使用“推理”和“理解”等术语来描述 AI 模型可能会导致不切实际的期望和误解。虽然这可以帮助消费者更好地理解 LLMs,但必须认识到这些模型实际上是通过模式预测文字,而非像人类一样真正理解或感知提示。
- 红队测试不足:目前由 70 多名专家组成的团队可能不足以充分应对潜在用户的多样化需求和技术相关的潜在风险。并且一直有传闻 OpenAI 的测试和安全团队对 Altman 激进的产品发布策略不满。
- 缺乏透明度:OpenAI 没有提供关于产品的充分信息,比如可持续性指标、即将推出的功能、发布日期或产品路线图。
- 高级模型访问受限:可能只有少数用户能够使用模型最强大的版本,或者由于高昂的费用,许多用户可能无力负担。
GPT-5 的创新突破与遗留挑战
OpenAI 对于 GPT-5 的计划充满神秘,目前关于其发布日期和功能的报道众说纷纭。(有趣的是,这种不一致性对一些人来说反而更具吸引力)尽管人们期望它能够解决 GPT-4o 的一些缺陷,但某些根本性挑战可能依然存在。
GPT-5 预期的改进
- 增强事实核查能力:GPT-5 预计将提升事实核查功能。当前像 GPT-4 这样的模型偶尔会产生不准确或虚构的信息,GPT-5 旨在通过引用更可靠的数据源和优化其响应验证过程来减少这些错误。
- 提升视频处理能力:GPT-4 在视频内容的处理与理解上存在局限,限制了其在多媒体应用中的表现。而 Orion 有望显著提升视频理解和处理能力,可能应用于实时视频分析、摘要甚至生成。
- 增强上下文记忆:GPT-5 预计将具备更强的记忆能力,可以在长时间对话中保留更多上下文信息。这将有助于创建更连贯、具有上下文意识的互动,使模型能够记住对话早期的细节并在后续交流中灵活应用。
- 先进的多模态能力:虽然 GPT-4 引入了基本的多模态功能,能够处理文本和图像,而 GPT-5 可能会在此基础上扩展,实现对文本、图像、视频,甚至音频的多种输入形式的无缝集成。
- 伦理与偏见控制:未来像 GPT-5 这样的模型预计将引入更复杂的机制,以减少偏见并更好地处理伦理复杂的情境。
- 为企业提供定制和微调功能:GPT-5 可能允许企业更精细地控制模型微调,以满足其特定需求。OpenAI 或将提供更高级的 API 和工具,帮助企业定制语言生成、调整语气,并优化模型响应,从而在客户服务、营销等多个领域实现更广泛的应用。
- 改进实时语言翻译:GPT-5 预计将增强 GPT-4 的语言翻译能力,目标是在更多语言和方言之间实现实时、上下文准确的翻译。
GPT-5 遗留的挑战
我认为如下问题依然会遗留在 GPT-5 中。
- 数据质量问题:模型依赖于大规模的互联网数据,这些数据往往带有偏见和不准确性,这一直是个问题。
- 非英语语言的挑战:尽管在提升非英语回应质量方面做出了努力,由于缺乏高质量的训练数据和熟练的培训师,仍会存在一些限制。
- 指令部分遵循:即便是简单明了的指令,如果包含太多限制条件,对于大型语言模型 (LLM) 来说也可能显得复杂。因为它们倾向于模式匹配而非完全理解提示。面对多重限制,LLM 可能只遵循最接近的模式,常常忽视某些指令。这个问题短期内难以解决。
- 资源消耗巨大:支撑 GPT 模型的 Transformer 架构需要大量资源,这种情况可能会持续。这可能带来环境隐患,例如,如果新的数据中心依赖核能,可能加速全球变暖或增加核废料风险。
- 社会偏见的延续:模型的训练数据主要来自互联网,如果不优先考虑高质量和无偏见的来源,可能会加剧和延续社会偏见。这突显了 OpenAI 在数据收集方面的局限性,也表明需要更加细致地挑选训练数据。
未来的发展方向
为了解决这些限制,并确保 AI 的负责任发展,我们可能需要采取以下措施:
- 新型语言模型:需要开发一种新的语言模型,它应当资源高效,能够在不依赖大量数据的情况下有效学习,适应语言的各种应用场景和细微差别。
- 高质量数据:为了减少偏见和不准确性,关键在于投资于多元化和高质量数据集的创建与管理。这包括精心选择数据来源、消除偏见,并确保数据的完整性。
- 提高透明度和责任意识:OpenAI 和其他 AI 开发者应优先考虑研发过程的透明度。通过分享模型的局限性、偏见和潜在影响的信息,可以增进公众信任,并促进关于 AI 在社会中作用的深入讨论。
- 用户教育:通过教育公众,使其了解 AI 的能力和限制,可以帮助管理期望,避免误用。
- 监管监督:政府和国际组织在监管 AI 开发和部署方面发挥着重要作用。通过制定合适的法规,他们能够在创新与安全之间取得平衡。这些法规应关注数据隐私、算法公平性和责任追究等问题。
为了实现平衡的发展,我们必须确保 AI 的发展是协作的,而不是被少数人垄断。公平竞争和透明度对于推动进步至关重要,而不是依赖于营销炒作。通过坦诚讨论挑战,我们可以利用 AI 的力量为人类带来福祉。
相关文章:

GPT-5 要来了:抢先了解其创新突破
Microsoft 的工程师计划于 2024 年 11 月在 Azure 上部署 Orion (GPT-5)。虽然这一版本不会向公众开放,但其上线被视为人工智能领域的一个重要里程碑,并将产生深远的影响。 文章目录 GPT-5 真的要来了GPT-4 的局限性GPT-5 的创新突破与遗留挑战GPT-5 预期…...
@ComponentScan:Spring Boot中的自动装配大师
文章目录 1. 什么是ComponentScan注解?2. 为什么需要ComponentScan注解?3. 如何使用ComponentScan注解?4. ComponentScan注解的高级用法5. 注意事项6. 结语推荐阅读文章 在Spring Boot的世界里,自动装配(Auto-wiring&a…...
uniapp 面试题总结常考
uniapp 文件详情 ├── pages # 页面文件夹 │ │── index # index文件夹 │ │ │── index.vue # index页面 ├── static # 静态资源(类似于图片 字体图标等) │ …...

花了36元给我的个人博客上了一道防御
前言 双11活动薅了个羊毛,1折的价格买了一年的EdgeOne,正好可以为我的个人博客站点保驾护航。本文就来看看个人博客接入EdgeOne后的效果,如果也想薅羊毛的,赶紧去双11活动页面,不要错过这次机会。 EdgeOne 介绍 先简…...
浅谈C++之内存管理
一、基本介绍 内存管理是C最令人切齿痛恨的问题,也是C最有争议的问题,C高手从中获得了更好的性能,更大的自由,C菜鸟的收获则是一遍一遍的检查代码和对C的痛恨,但内存管理在C中无处不在,内存泄漏几乎在每个C…...
719. 找出第 K 小的数对距离
目录 题目解法 题目 数对 (a,b) 由整数 a 和 b 组成,其数对距离定义为 a 和 b 的绝对差值。 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,数对由 nums[i] 和 nums[j] 组成且满足 0 < i < j < nums.length 。返回 所有数对距离中 第 k 小的数对距离。…...

【图像压缩感知】论文阅读:Self-supervised Scalable Deep Compressed Sensing
tips:本文为个人阅读论文的笔记,仅作为学习记录所用。 Title:Self-supervised Scalable Deep Compressed Sensing Journal:IJCV 2024 代码链接:GitHub - Guaishou74851/SCNet: Self-Supervised Scalable Deep Comp…...

Swift 宏(Macro)入门趣谈(一)
概述 苹果在去年 WWDC 23 中就为 Swift 语言新增了“其利断金”的重要小伙伴 Swift 宏(Swift Macro)。为此,苹果特地用 2 段视频(入门和进阶)颇为隆重的介绍了它。 那么到底 Swift 宏是什么?有什么用&…...
linux常见资源查询命令(持续更新)
年纪大了,很多命令记不住了,但偶尔也需要用到,通过搜索也需要点时间,特此记录。 不同操作系统命令会有所区别,下面是大部分时候工作的机器系统: CentOS release 7.5 (Final)Kernel \r on an \m 1、实时查…...

JavaWeb:文件上传1
欢迎来到“雪碧聊技术”CSDN博客! 在这里,您将踏入一个专注于Java开发技术的知识殿堂。无论您是Java编程的初学者,还是具有一定经验的开发者,相信我的博客都能为您提供宝贵的学习资源和实用技巧。作为您的技术向导,我将…...
C++ 中的异常处理机制是怎样的?
异常处理的基本概念: 异常: 程序在运行时发生的错误或意外情况。 抛出异常: 使用 throw 关键字将异常传递给调用堆栈。 捕获异常: 使用 try-catch 块捕获和处理异常。 异常类型: 表示异常类别的标识符。 异常处理流程: 抛出异常: 当检测到错误或意…...

SwiftUI-基础入门
开发OS X 图形应用界面时有三种实现方式:XIB、Storyboard、SwiftUI。Storyboard基于XIB做了优化,但XIB基本被放弃了,而SwiftUI是苹果公司后来开发的一套编程语言,用来平替Objective-C。虽然现在Swift 6 还是有些不完善的地方&…...

C++builder中的人工智能(20):如何在C++中开发一个简单的Hopfield网络
在AI技术的发展历史中,模式识别模型是最伟大的AI技术之一,尤其是从像素图像中读取文本。其中一个是Hopfield网络(或称为Ising模型的神经网络或Ising–Lenz–Little模型),这是一种递归神经网络形式,由John J…...

video2gif容器构建指南
一、介绍 1.项目概述 Video2Gif 项目旨在提供一种便捷的方式,让用户能够将视频中的精彩片段快速转换为 GIF 动画。GIF 动画因其循环播放、文件体积小等特点,在社交媒体、聊天工具中广泛应用,用于表达情感、分享趣事等。 2.核心功能 视频导…...
探秘Spring Boot中的@Conditional注解
文章目录 1. 什么是Conditional注解?2. 为什么需要Conditional注解?3. 如何使用Conditional注解?4. Conditional注解的高级用法5. 注意事项6. 结语推荐阅读文章 在Spring Boot的世界里,配置的灵活性和多样性是至关重要的。有时候&…...
树形dp总结
这类题型在 dp 中很常见,于是做一个总结吧!!! 最经典的题:没有上司的舞会 传送门:没有上司的舞会 - 洛谷 状态表示: dp[i][0] 为 以 i 为根的子树中,选择 i 节点的最大欢乐值 d…...

【算法一周目】双指针(2)
目录 有效三角形的个数 解题思路 C代码实现 和为s的两个数字 解题思路 C代码实现 三数之和 解题思路 C代码实现 四数之和 解题思路 C代码实现 有效三角形的个数 题目链接:611. 有效三角形的个数题目描述:给定一个包含非负整数的数组nums&…...
vue内置方法总结
目录 1. 生命周期钩子方法 2. 响应式系统方法 3. DOM 更新方法 4. 事件处理方法 5. 访问子组件和 DOM 元素 6. 数据观察方法 7. 其他方法 1. 生命周期钩子方法 这些方法在 Vue 实例的不同生命周期阶段自动调用。 beforeCreate: 在实例初始化之后,…...
面向对象分析与设计
前言: 感觉书本上和线上课程, 讲的太抽象, 不好理解, 但软件开发不就是为了开发应用程序吗?! 干嘛搞这么抽象,对吧, 下面是个人对于软件开发的看法, 结合我的一些看法, 主打简单易懂, 当然,我一IT界小菜鸟, 对软件开发的认识也很浅显, 这个思维导图也仅仅是现阶段我的看…...
lineageos-19 仓库群遍历,打印第一条git log
lineageos-19 仓库群遍历,打印第一条git log RepoLsRootD/app4/lineage19_oneplus6 LogF/app4/wiki/repo_head_log_ls-lineageos19.1.log rm -v $LogF && \ cd $RepoLsRootD && \ find . -type l -path "*/*.git" -not -path "./.repo/*"…...
利用ngx_stream_return_module构建简易 TCP/UDP 响应网关
一、模块概述 ngx_stream_return_module 提供了一个极简的指令: return <value>;在收到客户端连接后,立即将 <value> 写回并关闭连接。<value> 支持内嵌文本和内置变量(如 $time_iso8601、$remote_addr 等)&a…...

JavaScript 中的 ES|QL:利用 Apache Arrow 工具
作者:来自 Elastic Jeffrey Rengifo 学习如何将 ES|QL 与 JavaScript 的 Apache Arrow 客户端工具一起使用。 想获得 Elastic 认证吗?了解下一期 Elasticsearch Engineer 培训的时间吧! Elasticsearch 拥有众多新功能,助你为自己…...

智慧工地云平台源码,基于微服务架构+Java+Spring Cloud +UniApp +MySql
智慧工地管理云平台系统,智慧工地全套源码,java版智慧工地源码,支持PC端、大屏端、移动端。 智慧工地聚焦建筑行业的市场需求,提供“平台网络终端”的整体解决方案,提供劳务管理、视频管理、智能监测、绿色施工、安全管…...

中南大学无人机智能体的全面评估!BEDI:用于评估无人机上具身智能体的综合性基准测试
作者:Mingning Guo, Mengwei Wu, Jiarun He, Shaoxian Li, Haifeng Li, Chao Tao单位:中南大学地球科学与信息物理学院论文标题:BEDI: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Embodied Agents on UAVs论文链接:https://arxiv.…...
【Linux】C语言执行shell指令
在C语言中执行Shell指令 在C语言中,有几种方法可以执行Shell指令: 1. 使用system()函数 这是最简单的方法,包含在stdlib.h头文件中: #include <stdlib.h>int main() {system("ls -l"); // 执行ls -l命令retu…...
聊一聊接口测试的意义有哪些?
目录 一、隔离性 & 早期测试 二、保障系统集成质量 三、验证业务逻辑的核心层 四、提升测试效率与覆盖度 五、系统稳定性的守护者 六、驱动团队协作与契约管理 七、性能与扩展性的前置评估 八、持续交付的核心支撑 接口测试的意义可以从四个维度展开,首…...
MySQL用户和授权
开放MySQL白名单 可以通过iptables-save命令确认对应客户端ip是否可以访问MySQL服务: test: # iptables-save | grep 3306 -A mp_srv_whitelist -s 172.16.14.102/32 -p tcp -m tcp --dport 3306 -j ACCEPT -A mp_srv_whitelist -s 172.16.4.16/32 -p tcp -m tcp -…...

2025年渗透测试面试题总结-腾讯[实习]科恩实验室-安全工程师(题目+回答)
安全领域各种资源,学习文档,以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具,欢迎关注。 目录 腾讯[实习]科恩实验室-安全工程师 一、网络与协议 1. TCP三次握手 2. SYN扫描原理 3. HTTPS证书机制 二…...
深入理解 React 样式方案
React 的样式方案较多,在应用开发初期,开发者需要根据项目业务具体情况选择对应样式方案。React 样式方案主要有: 1. 内联样式 2. module css 3. css in js 4. tailwind css 这些方案中,均有各自的优势和缺点。 1. 方案优劣势 1. 内联样式: 简单直观,适合动态样式和…...

基于谷歌ADK的 智能产品推荐系统(2): 模块功能详解
在我的上一篇博客:基于谷歌ADK的 智能产品推荐系统(1): 功能简介-CSDN博客 中我们介绍了个性化购物 Agent 项目,该项目展示了一个强大的框架,旨在模拟和实现在线购物环境中的智能导购。它不仅仅是一个简单的聊天机器人,更是一个集…...