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OpenAI又憋大招了！据悉，下一代旗舰模型GPT-5或名为「猎户座」，由「草莓」合成的数据训练。

“原标题：GPT-5降临，代号猎户座？OpenAI疑用草莓训练，数学推理暴涨超越所有模型”来源：新智元
摘要
下一代旗舰大语言模型，可能在GPT-4之后推出，但具体是GPT-5还是GPT-6尚未确定。
 
据推测，这个模型在MATH基准上的得分超过了90%，显示出强大的数学推理能力，可能在秋季推出，并整合到聊天机器人中。
 
尽管OpenAI在LLM和会话AI领域处于领先地位，但它面临着来自谷歌、DeepMind、Anthropic等公司的竞争。
 
OpenAI研究人员开发的一种概念，旨在提升LLM的问题解决能力，通过在执行命令或解决问题时进行更深入的思考。
OpenAI的下一代旗舰大语言模型，要来了？
据悉，新模型代号Orion（猎户座），就是能超越GPT-4的下一代模型。
而猎户座的预训练数据，正是由草莓模型生成的。
而草莓模型驱动的聊天机器人，很可能就会在今年秋天上线！
关于OpenAI的草莓，外媒The Information最近又挖到了新的细节。
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根据The Information的信息，网友推测：「GPT-4+草莓」会在秋季推出，之后上线的继任者「猎户座」可能就是GPT-5。

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由于大概率要避开11月，因此，猎户座的发布时间要么在之前要么是在12月。

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甚至，AI大V、Hallid.ai联创「indigo」提出了一个大胆的猜测：猎户座或许不是GPT-5，而是GPT-6。

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AI大V「Chubby」表示附议。

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最后，Chubby激动地表示：所有人都觉得AI的发展正在放缓？并不是。在大公司，厨房里的东西正在沸腾！

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网友们纷纷表示：「我们正在见证一种超越我们自己思想的诞生」。

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打开Q*之门，一切模型凭此迭代。

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有人担心，如果GPT-5控制整个互联网，人类会从此迷失。

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所以，猎户座到底是GPT-5还是GPT-6呢？网友们各持己见。

但有人猜测，我们目前还没有足够的算力来达到GPT-5，更不用说GPT-6了。

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透个底，让美国政府安心

此前，关于草莓的传闻早已满天飞。

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今年夏天，Sam Altman的团队已经向美国国家安全官员展示了这项技术。
在安全问题日益敏感的情况下，OpenAI的做法也算给大家打了个样。
如果政府官员觉得这项AI不安全怎么办？那就给他们展示一下。
这次演示，就是OpenAI让政策制定者觉得更透明的努力的一部分。毕竟，如果他们感觉到受到这项技术的威胁了，很可能就会给公司带来麻烦。
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现在，OpenAI的安全团队已经出走，愤怒的前员工在网上大肆爆料，这种时候，对政府官员更加透明的做法，就显得尤为重要。
The Information表示，这次演示还可能另有目的：跟政府队员就如何保护技术进行对话，以防止美国的AI技术被他国窃取。
说不定，还可以借此机会攻击Meta一波，因为他们的AI是开放权重的，其他国家想要获取，是非常容易的事。
总之，未来几年内，AI开发者应该会经常出现在旧金山和华盛顿之间的航线上了，因为他们时不时就需要跟政府官员来往一下。
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草莓：数学提升，能解字谜

 

一个月前路透社曾报道，OpenAI内部测试了一种AI，在MATH基准上得分超过了90%。
据猜测，这个模型很可能就是草莓。
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如今的传言是，今年秋天OpenAI研究者会推出代号为草莓的新AI（也就是之前的Q*），或许会聊天到ChatGPT之类的聊天机器人中。
它能做到目前的聊天机器人无法做到的很多事情，比如解决未曾遇到的数学问题，还能解决编程难题。
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在获得额外「思考」时间后，草莓模型还可以回答更主观的问题，比如产品的营销策略。
据悉，在语言任务上，草莓表现出了强大的能力。比如OpenAI的一位员工曾向同事演示了草莓成功解决《纽约时报》的Connections——复杂的文字谜题。
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OpenAI在LLM和会话AI领域的领先地位，一直在遭受冲击，因此OpenAI只能对外不时放出点草莓的消息，提升一下自己的存在感。
另外，据说草莓的技术已经显示出了智能体的能力。
草莓模型似乎能够自主浏览网络，像人类研究人员一样，独立上网、进行深度研究。
它不仅能生成答案，还能规划、执行一系列复杂任务，还能收集信息。
与之类似的，还有斯坦福的Quiet-STaR。
就像人类会在说话或写作前会停下来思考自己的想法一样，Quiet-STaR可以训练LLM去生成在复杂推理问题中采取步骤的内部「思考」，从而做出更好的决策。

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论文地址：https://arxiv.org/abs/2403.09629
眼下，OpenAI的业务正以惊人的速度增长：跟去年相比，今年它向企业销售LLM和ChatGPT订阅的收入大约增加了三倍，达到了每月2.83亿美元，尽管公司每月的亏损可能高于此。
目前，OpenAI的私人估值为860亿美元。
Sam Altman还希望为公司筹集更多资金，找到减少损失的方法。
自2019年以来，OpenAI已经从微软筹集了约130亿美元，与这家企业软件巨头的协议，会持续到2030年。
合作条款可能会发生变化，包括OpenAI向微软支付租用云服务器以开发AI的方式。
云服务器，是OpenAI最大的成本。

OpenAI的新希望：Orion（猎户座）

 

但说到底，OpenAI的前景终究还是依赖正在开发的新旗舰——Orion。

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有人能解释一下为什么OpenAI、谷歌和亚马逊一直用希腊神话来命名他们的模型吗？
去年初推出后，GPT-4已经被各家赶超得差不多了，现在GPT-4级的模型，可以说是各家人手一个。
有人猜，OpenAI可能会推出一个比原始草莓模型更小、更简化的模型，也就是蒸馏版。
这个版本被寄望于提升GPT-4和ChatGPT性能，目的是保持和更大模型相同的性能水平，而且更易于操作，成本更低。
另外，还有知情人士透露，OpenAI还在用更大的草莓版本，为Orion的训练生成数据。
这种人工合成数据，意味着草莓能帮助OpenAI克服获取高质量数据的限制，从而可以从现实世界数据（比如从互联网获取的文本或图像）中训练新模型。
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研究人员表示，使用草莓可以帮助Orion减少幻觉的产生。
这是因为，AI模型是从训练数据中学习的，所以它们看到的复杂推理的正确示例越多，就越好。
对此，智能体初创公司Minion AI的CEO兼GitHub Copilot前首席架构师Alex Graveley给予了高度厚望。
「想象一个没有幻觉的模型，一个你问它逻辑难题、它第一次就答对了的模型。」
「训练数据中存在较少的歧义，因此它的猜测更少。」
The Information猜测，草莓改进的推理能力，可能会整合到ChatGPT中。这些答案可能会更准确，但也可能更慢。
因此，草莓可能并不适合需要即时即时响应的应用。而在GitHub中修复非关键编码错误，则是理想的选择。
或许，以后的ChatGPT用户，可以根据请求的时间敏感性来切换草莓模型。
Sam Altman在五月的一次活动中曾表示：「我们感觉，为下一个模型准备的数据已经足够」。
这个模型，很可能指的是就Orion。Altman表示：「我们进行了各种实验，包括生成合成数据。」

解决复杂数学问题：有前景的应用

 

如果说目前AI最有前景的应用，那解决复杂数学问题，必然是其中一个了。
毕竟，现有的AI在数学密集的领域如航空航天和结构工程中，表现实在不佳。
各种LLM在回答数学问题时，往往会给出各种让人啼笑皆非的答案。
而且，数学推理能力的提升还能帮助AI模型更好地推理会话查询，比如用户的服务请求。
谷歌和一些初创公司，也在这方面发力。
上个月，谷歌DeepMind开发的AI，已经能在国际数学奥林匹克竞赛中击败大多数人类参赛者。
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OpenAI的另一大竞争对手Anthropic祭出的最新模型，也能编写更复杂的软件代码，还能回答有关图表和图形的问题，这些都要归功于它推理能力的改进。
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还有一些初创公司为了提高模型的推理能力，采用了一种廉价的技巧，将问题分解为更小的步骤，尽管这些方法速度慢且成本高昂。
无论Strawberry是否会作为产品推出，人们对Orion的期望都不会低了，因为OpenAI会力求继续保持领先地位，同时还要保证显著的的收入增长。
OpenAI的领先者优势，已经不明显了。
虽然在5月宣布了「Her」的版本，但谷歌却抢先推出了AI驱动的语音助手，后者也足够灵活，还能处理用户的打断，和突然变化的话题。
而Lmsys Chatbot Arena等大模型排行榜上，谷歌、xAI、Anthropic和Meta的模型也都在赶上OpenAI的步伐。
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Ilya看到了什么？

 

值得一提的是，「草莓之父」，其实就是已经离职了的OpenAI的首席科学家Ilya Sutskever。
几年前，Ilya启动了一个项目，在研究过程中，诞生了草莓。
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而在Ilya离职之前，OpenAI的研究人员Jakub Pachocki和Szymon Sidor，就已经在Ilya的工作基础上开发了一个新的数学求解模型Q*，这让不少关注AI安全的研究人员感到担忧。
另外，在去年Q*的前期准备中，OpenAI研究人员开发了一种被称为「测试时计算」的概念变体，目的是提升LLM的问题解决能力。
这样，LLM就会花更多时间考虑被要求执行的命令，或问题的各个部分。
当时，Ilya发表了一篇与这项工作相关的博客。

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博客地址：https://openai.com/index/improving-mathematical-reasoning-with-process-supervision/
在博客中，模型解决了数个有难度的数学问题。
比如在这道有挑战性的三角函数题中，需要连续应用几个并不明显的等式。
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在这道题，GPT-4成功执行了一系列复杂的多项式分解。
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步骤5中使用的Sophie-Germain恒等式是重要的一步，可以被认为极有洞察力。
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在这道题的步骤7和8中，GPT-4开始执行猜测和检查。
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这也是模型可能产生幻觉的常见情况，LLM会声称某个特定的猜测是成功的，但实际上并不成功。
在这种情况下，奖励模型会验证每个步骤，并确定思路是否正确。
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在最后这道题中，模型成功地应用了多个三角恒等式，来简化了表达式。
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或许，我们能从中窥见草莓和Orion的端倪。

原文链接：点击前往 >

文章作者：新智元

版权申明：文章来源于新智元。该文观点仅代表作者本人，扬帆出海平台仅提供信息存储空间服务，不代表扬帆出海官方立场。因本文所引起的纠纷和损失扬帆出海均不承担侵权行为的连带责任，如若转载请联系原文作者。 更多资讯关注扬帆出海官网：https://www.yfchuhai.com/

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