GPT-4模型会开创哪些新的研究方向？看看张俊林老师和国外研究者的建议

分享一篇张俊林老师关于GPT-4模型会开创哪些新的研究方向的回答，有改动。
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编辑：深度学习自然语言处理 公众号

引 言

在这个历史性的时刻，回答个问题，留下自己作为历史见证人的足迹。

先遵循这个问题的主旨，写两句GPT-4开创了哪些新的方向，技术报告里很明确地指出了三个新的方向。最后再分享两个论文中未提到的方向。

另外，小编也在最后补充了自己在外网看到的一位老师分享的新的研究方向。

一、LLM最前沿研究的封闭化

第一，LLM最前沿研究的封闭化或小圈子化。技术报告里说了，出于竞争以及安全等方面的考虑，未公布模型规模等技术细节。从GPT 2.0的开源，到GPT 3.0的只有论文，再到ChatGPT连论文也没有，直到GPT 4.0的技术报告更像效果评测报告。一个很明显的趋势是，OpenAI做实了CloseAI的名号，之后OpenAI的LLM最前沿研究不会再放出论文。

在这个情形下，其它技术相对领先的公司有两种选择：

• 一种是做更极致的LLM开源化，比如Meta貌似选择了这条道路，这一般是竞争处于劣势的公司作出的合理选择，但是往往相关技术不会是最前沿的技术；
• 另外一种选择是跟进OpenAI，也选择技术封闭化。Google之前算是LLM的第二梯队，但在“微软+OpenAI”的一顿组合拳下，现在局面有点狼狈不堪。GPT 4.0去年8月就做好了，估计现在GPT 5.0正在炼丹过程中，这么长的时间窗口，结果Google都能落到目前这个局面，想想Transformer、CoT等非常关键的一些研究都是自己做出来的，竟沦落至此，不知一众高层作何感想。Google在后面能快速跟进，维持在第二梯队应该问题不大，很可能比第三名技术也领先很多。出于竞争关系考虑，我猜Google大概率会跟进OpenAI走技术封闭的路线，最先进的LLM技术优先用来炼属于自己的丹，而不是写成论文放出来普惠大众尤其是普惠OpenAI。而这很可能导致LLM最前沿研究的封闭化。

从现在算起，国内在经过一阵时间后（要做到ChatGPT的6到7折应该比较快，要追平估计要较长时间），必然被迫进入自主创新的局面。从最近三个月国内的各种情况看，将来会如何？大概率不太乐观。当然，这个关肯定很难，但必须得过，只能祝愿有能力且有初心者尽力加油了。

二、能力预测

第二，GPT 4技术报告里提到的LLM模型的“能力预测(Capability Prediction)”是个非常有价值的新研究方向（其实之前也有个别其它资料，我记得看过，但是具体哪篇记不起来了）。用小模型来预测某些参数组合下对应大模型的某种能力，如果预测足够精准，能够极大缩短炼丹周期，同时极大减少试错成本，所以无论理论价值还是实际价值巨大，这个绝对是非常值得认真研究具体技术方法的。

三、LLM评测框架

第三，GPT 4开源了一个LLM评测框架，这也是后面LLM技术快速发展非常重要的方向。尤其对于中文，构建实用的中文LLM评测数据和框架具备特别重要的意义，好的LLM评测数据可以快速发现LLM目前存在的短板和改进方向，意义重大，但是很明显目前这块基本处于空白状态。这个对于资源要求其实没那么高，适合很多机构去做，不过确实是个辛苦活。

四、低成本复现ChatGPT

除了GPT 4技术报告里明确指出的三个方向，因为最近LLM各方面新闻比较多，顺手再写两个其它技术方向。

首先，斯坦福大学最近在Meta的7B开源LLaMA基础上，加上Self Instruct技术构造的Alpaca，也代表了一个技术方向。如果归纳下，这个方向可以被称为“低成本复现ChatGPT”的方向。所谓Self Instruct，就是采取一定技术手段，不用人工标注Instruct，而是从OpenAI的接口里，好听点叫“蒸馏”出Instruct，也就是不用人标注，而是ChatGPT作为teacher，给你的Instruct打上标注结果。这个把Instruct标注成本直接打到了几百美金的基准，时间成本就更短了。再加上模型7B规模也不大，所以可以看成一种“低成本复现ChatGPT”的技术路线。

我估计国内早就有不少人采取这个技术路线了。毫无疑问，这是一条捷径，但是走捷径有好处有坏处，具体不展开谈了。在追赶ChatGPT的过程中，先把成本打下来去复现ChatGPT到七八成，我个人还是觉得可行也支持的，毕竟穷人有穷人的玩法。当然，追求把模型做小，效果又不怎么往下掉，如果能扎扎实实去做，是非常具有价值的。

五、具身智能

另外，具身智能毫无疑问会是LLM下一阶段的重点研究方向。这方面的代表就是前阵子Google放出来的PaLM-E了。目前的GPT 4，我们可以认为人类创造出了一个超级大脑，但还是把它封锁在GPU集群里。而这个超级大脑需要一个身体，GPT 4要和物理世界发生联系、交流和互动，并在物理世界中获得真实的反馈，来学会在真实世界里生存，并根据真实世界的反馈，利用比如强化学习来学习在世界游走的能力。这个肯定是最近的将来最热门的LLM研究方向。

总结

多模态LLM给予了GPT 4以眼睛和耳朵，而具身智能给予GPT 4身体、脚和手。GPT 4和你我发生一些联系，而依托于GPT 4本身强大的学习能力，这个事情估计很快会出现在我们身边。

如果你细想，其实还有很多其它有前途的方向。我的个人判断是：未来5到10年，将会是AGI最快速发展的黄金十年。如果我们站在未来30年的时间节点，当我们回顾这10年时，我们中一定会有人，想起下面的诗句：

“懂得，但为时太晚，他们使太阳在途中悲伤， 也并不温和地走进那个良夜。”

小编补充

最近在外网看到了有老师分享GPT4后的研究方向，如下所示，希望给广大研究者新的灵感和方向：