gpt-4彩票高级数据分析功能原理
今天的话跟大家在论文，这个论文的话是阿里达摩院公开的，他他们研究了一下，就是类似的 gpt 四，就是 lm 的这种大模型，能否帮助人们做一些高级的数据分析，他主要是做这样一件事的。我们就今天这个话题跟大家一起来聊一聊。 呃，先说一下结论，达摩院他们的研究结果来看，就是用 g p d 四，或者用 l l m 的这种大模型，帮助人们做一些高级的数据分析，这个是可行的。 他的准确度，目前用 g p 四测下来，他的准确度基本上能够达到高级的数据分析师的这个能力，准准确度是差不多的，大概在百分之八十左右，人类最高的话呢，也是大概在百分之八十左右，他是这样的。但是呢，就是他的那个成本， 用 g p d 四的做高级数据分析的成本，他可能不到这个高级分析师的百分之一。所以这个就挺震撼的。这篇论文还是蛮震撼的，我也把 这个论文也拿出来，大家可以我们来解读一下这篇论文的名称的话呢，它是它主要是阿里的研究院和大学，新加坡的南阳技术大学共同研发的这样的一个项目。我们来看一下他们是怎么做的。是的，他用 gpd 是怎么样做那个高级数据分析的，他也在这个论文里面的一个框架， 他这个框架的话呢，有两部分组成的一部分呢，是必选的输入，因为你要做高级数据分析，他主要是在数据库里面做一些数据分析，要有问题，那么这个数据库他一般有一个叫表结构，叫 c 个码，这个就是你这个数据库结构的一个，这个表的一个结构，还有一些裸数据，他呢就就是把问题和 c 个码这个东西通过 gpd 四 这个模型产生拍成的代码啊，产生拍成的这种代码，当然拍成代码里面也有这个 c 库的这样的一个语句后，再结合这种后产生数据的表格和数据的图表啊，他是这一部分，当然他也 讲的另外一部分，我觉得也是讲的非常好。是他也会用一些外部的一些知识库啊，他把外部的这个知识库跟这个数据结合后，他这些数据可以在线的一些通过一些外部。第四里面后，通过他的这个数据 分析的得到的这个数据的结果后进行分析，他等于是这样，那么他就会把数据图表和外部的这个知识库进来一起来分析后，能 达到这个高级分析师分析这些问题的这样的一个准确度好。呃，这个是他整体的一个框架，那我们看目前他整个一个项目，我看他在 gitch up 上面也也已经也公开了这样一个项目，但这个项目里面目前代码是空的， 那我估计他不久之后呢，他这个代码会发布出来啊，这部分代码我觉得还是非常有价值的。之前因为我给大家演示过怎么 lm 的大模型怎么跟外部的这个知识库结合去推理一些东西，那么现在呢，他又增加了怎么跟数据库里面的这个 结构化的数据啊，再加上外部的这个知识库结合起来，怎么去解决一些复杂的一些数据分析的问题。所以他的这第四就是 lm 的这种大模型啊，他这个应用就是越来越广泛了啊，他可以替代很多人的这样的一些工作啊。我们看一下他的这个实验的结果啊，这个当中的论文，我们就不去讲他这个，这个是他的算法啊，他这个算法他是怎么来做出来的？他呢主要是先产生 c 口， 通过这个问题产生 c 口和拍摄的代码，然后执行这些代码之后，然后产生数据和图表后再根据 online 的这个 information， 就是外部的数据库，结合后，再跟图表和数据结合后，去分析 相关的一些问题。他也给了一个例子啊，我们可以看一下。他也给了个例子，我们看看他的那个实验结果啊，实验结果，他的那个准确度啊，图表的准确度达到百分之七十八，数据分析的准确度达到百分之九十，次度他都是平均的啊，他随机抽了一百个问题，他等于是这样。当然他也呢，他把人是一 一般的，普通的这种分析员和高级的分析员都做了对比。高级分析员的准确呢，大概是在百分之八十。呃，那么 gdp 四也差不多能达到百分之八十。 junior 的就是初级的分析上，他的准确度在百分之七十二，那么 gdp 四的准确度达到百分之七十八啊，他会更高一些。他等于是这样。 所以它它这个就 gps 目前结合阿里开源的这样的一个方法论的一个框架，它已经能够超过普通的这种数据分析师的这种能力， 基本上接近和达到这个高级数据分析师的这种能力，他是这样的一个结论，那他最好，他给了一个图，是他每一次的这个问题，他大概要花多少钱啊？他当然是用的是 美国的数据分析师的这个平均工资啊，这个用的是美金。他看一下初级的这种，呃，分析师啊，他每问一个问题，大概是要六点三八美金，那么高级分析师的话呢，是十点二二美金，但是如果用 gdp 四的话呢，他只有零点零五美金， 所以的话，一个是相差十一倍，一个是相差七倍。所以他的这个最后的这个结论，他的性啊，就是他他的那个分析的准确度，跟高级分析师和初级分析师都比较接近的，他的费用只有他原来的可能不到百分之一。他等于是这样。所以他就讲了这样的一个论文。这个论文发布出来，我看到 在其他的老外的一些吹的上，也基本上是炸雷了，他等于是基本上是炸。有很多人。这个是他的一个例子，他这个讲了一个 question， 他分析完之后给一个图表，他再有一些分析的结论，他就这这个就很厉害，基本上跟数我们人类的那个数据分析师已经没有任何差异。好，所以如果大家有兴趣，大家这篇 文章也可以，论文也可以详细的去，还是有很多歧视的它这个东西，所以的话呢，那个 g p d 四，它像一个大脑一样，围绕着这个 g p d 四，或者 l l m 的这个大模型，它的这个应用会越来越广泛，在围绕着这个周围，别人会， 企业只会围绕他这个东西，会做很多的这方面的应用，各种各样的插件，所以的话他的能力会越来越强。好吧好。我就这篇文章我就跟大家就聊到。
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03:06查看AI文稿AI文稿i want to show you how to use this prom to its full potential vita custom instructions with code interpreter and with chat gpd plugins in new chat and go to gpd4 and we are going to click code interpreter open ai just renamed cold interpreter to advanced data analysis if you are new to charge pt plus to enable advanced data analysis now and plugins you need to go to settings and beta under beta features toggle plugins and also toggle advanced data analysis and this is really where fun starts code interpreter allows you to work with files do start and once again professor greets us and for the goal i recently tested 432a writing tools and inside enormous database you can download it for free and i'm going to download this scsv file and you can do this with any type of data said any type of file that you like once you got your file you click upload and it also reads zip files i'm going to approach this in the most simple way so you can see what is the huge value of this i upload a zip file it's asking me should they go ahead and enzip it and i will say yes it is really like working with an assistant where instead of thinking what you should do you say yes or no or provide feedback it seems like it's red correctly it has 432 entries and 12 columns even though i do know how i would like to analyze this data i will ask it can you help me to think about waste analyze with data it lists me all the ways that i could be analyzing this data and even giving me examples for which columns what type of analysis would be the best just for fun i'm going to do data visilization it's now calling data visilization expert okay， so i wanted to visualize prices monthly， and i got this chart， but we can make it 3d and interactive so i asked to create downloadable link so i can interact with 3d visualization and this is what i got， but we can also ask to interact with different categories and also make it 3d so it created scatter plot diagram even though it might look a little bit messy， but you can see some trends appearing like general writing how price varies this kind of consistency increasing as compared to category like ads it can go from cheap to much more expensive， but it could be even more useful so i asked to create downloadable interactive 3d sketter plot， but make it that i can click and it tells me that name of a tool an actual real price and it is just that so now when i'm flying around for example with ads we can see that this pencil and its hundred nineteen as compared to let's say add copy， which is twenty nine dollars。
73产品进化论
01:59查看AI文稿AI文稿众所周知， open ai 并不 open， 特别是在 g p t 四发布后，整个 open ai 团队对 g p t 四的几乎所有信息都守口如瓶。而就在今天上午，媒体 semi analysis、 the dillon patel 和 gerald wang 发表了一篇题为 g p t 四 architecture infrastructure training dataset costs vision mode 文章曝光了 g p t 四从模型、架构、模型训练到成本的所有细节。 g p t 四又被开源了。文章中详细介绍了 g p t 四的架构训练和推理的基础设施参数量、训练数据及 token 数、成本、混合专家模型 mixture of experts 某等非常具体的参数和信息。文章指出， g p t 四在一百二十层中总共包含了一点八万亿参数，而 g p t 三只有约一千七百五十亿个参数，也就是说， g p t 四的规模是 g p t 三的十倍 以上。 openney 通过使用混合专家 mixture of experts mo 模型来控制成本。这一批 t 四拥有十六个专家模型，每个 mlp 专家大约有一千一百一十亿个参数， 其中有两个专家模型被用于前项传播。 open ai 用于 g p t 四的算法其实非常简单，模型中还有约五百五十亿个参数被用作注意力机制的共享。每次的前项传播推理生成一个 token 中， g p t 四只需要使用大约两千八百亿参数和五六零 t f l o p s。 相比之下，纯密集模型每次前项传播需要大约一点八万亿个参数和约三千七百 club 的计算量。 openney 用十三万亿的 token 训出了 gpt 四。 openney 云计算的成本是差不多一美元每一百小时的话，那么在这样的条件下，仅这次训练的成本大约是六千三百万美元。 关于 gpt 四的模型架构训练、基础设施推理、基础设施参数数量、训练数据及组成、令排数量层数量、并行策略、多模态视觉编码器、不同工程权衡背后的思考过程实施的独特技术，以及他们如何减轻与庞大模型推理相关的一些最大瓶颈。
108ChatBot创新科技
01:58查看AI文稿AI文稿太炸裂了，兄弟们，阿里达摩院最新的报告， gpt 四替代年薪六十万的数据分析师，只要几千块人民币啊！注意啊， gpt 四替代初级分析师的成本只有百分之零点七，你没看错，是百分之零点七，不是百分之七十一样，什么概念啊，我们可以看一下 啊，新加坡的行情啊。这里以高级分析师为例啊，他的年薪是六十三万，用 gbd 四可能只需要两千块人民币就搞定了，这绝对不是忽悠啊。这是阿里达摩院与新加坡南阳理工发表了一个权威的报告， 就问各位慌不慌。这里面 g b t 四的表现，他基本上能和一个六年工作经验的人类相当，也就是说， g b t 四出来就是一个六年工作经验的数据分析师，虽然说在复杂性和正确性上不如人类，但是他在整个的这个速度上面是非常非常快的，这也很好理解啊， g b t 四 背后的算力非常的强大，无论完成任何任务都比人类要快的多。这个表格你看展示了一下， gp 四完成一项任务的成本，可以看到是远远低于 人类的这个平均水平，无论是高级工具工程师还是初级工程师，那 gbt 四都能干一些什么呢？看过我之前视频的兄弟们啊，都应该知道啊， gbt 四的很多插件啊，都可以完成非常复杂的数据分析的能力啊。比如说，这里面列举着几项生成 circle 和 pison 的代码， 执行代码去生成一些数据和图表，这是 c b t 四最强大的功能，以及它可以从外部的这种数据源直接拉取数据，然后去分析 这第一个，你看他生成一个四扣的代码，然后去画一个图表。数据分析这一块之前我们的视频也演示过了，他基本上就是给他一段这数据，他可以去非常 丰富的去给你画一些图表出来，以及给出对应的这个分析的一个结果。兄弟们，看完这篇报告我久久不能平静， g b t 四进化的速度真的是太快了，我觉得 g b t 四不但会替代掉数据分析师，慢慢的会替代掉所有的职业。
1826AI深蓝
02:23查看AI文稿AI文稿呃，这个视频我们来演示一下这个 gpd 四。呃。昨天推出的一个网页端的图片识别，呃。在这里。呃。这个图片识别的话在手机端的话在之前就推出了，但是这个网页端的话好像就是昨天才推出的一个这个图片的一个识别。 呃。图片识别的话，他并不是在这个增加数据这一个，呃。增加数据这一个他虽然可以上传图片然后进行识别，但是他是通过编写代码去识别一个图像的，识别的并不是很准确。呃。昨天增加的一个图片识别的话，我们要选择这个默认，默认的话，哈，这里有一个图片， 我们可以去打开一张图片来看一下。呃，比如我们去找一张图片，呃，比如这个吧，呃。我们去识别这里面有多少人，他头上戴的什么啊？这 类的也可以啊。我们来看一下，我们把这个图片拖到这里来，然后问他图片有多少人 的，是什么，我们进行发送。呃。他就识别出。呃。图片中有两个人头上戴的是这个皇冠， 但是他是没办法去识别这个人物是谁的，不管是谁都是没办法去识别他的头像的，他这个涉及到隐私的问题，所以他这个是被他拦截掉的。而我们再来看一下啊，随便点一个吧。而这个图像这下面有点花，但是我们问他这里是哪里吧？ 啊？他这里没办法去识别，我们再去找一个图片啊，比如我们去识别这 这是什么车？ 这辆是什么车。 呃。他这里就识别出来了水量宝马的差异啊，当然他这里是有写的，这个是差异，具体的大家可以去试用一下啊，这个就是他的图片的一个识别的功能， gbd 四，手机端的话他就装上的眼睛跟耳朵，但是我们在这里网页端的话，他只装上了个眼睛， 并没有装上耳朵啊，看一下过两天啊有没有进行相应的更新，有更新的话应该会装上他的耳朵，以后跟手机端应该是差不多的啊，我们可以去期待一下。嗯，这个内容就讲到这里。
8余汉波
04:04查看AI文稿AI文稿你好，我是王一泉，这里是王一泉要文评论。三月十五号凌晨， opena 正式发布了，大家期待已久的 gpt four 很快就在中外科技圈刷屏了。 这款新的 ai 大模型确实拿出了一些新东西，不但理解能力、可靠性、输入处理长度上都显著提高，还有一个重大进化，拥有了多模态的能力，简单说就是不仅能看懂文字，也能看懂图片了。 在欧派的爱的技术分享和视频演示当中，展示了 gpd four 在各种标准下的性能提升。比如实事求是回答问题的可能性提高了百分之四十。律师模拟考试成绩从拆 gpd 的后百分之十直接冲进了前百分之十，超过了大多数人。 看图表完成数据分析，找到搞笑图片中的笑点也不在话下。不少媒体可能受发布会演示的影响，注意力都集中在了这些直观的指标上，不停地渲染 gpd four 的各种能力多强。在我看来呢，这些都是 ai 技术调优项。 正常的性能提升真正值得关注的是实现图片和文字同时处理的多模态能力。这个能力的底层，预示着的其实是一切数据偷坑化的新变革。为什么这么说呢？首先，如果你了解 ai 技术的进步趋势，就会明白，今天这些性能提升是必然的事情。 虽然 open ai 以竞争和安全为由，没有公布 gpd four 的任何技术细节，只发布了一份手机评测一样的技术报告，叫 gpd four technical report。 但从模型性能提升的情况看，理解能力和可靠性这几个关键指标的提高，主要是来自于 ai 模型、算法架构和数据级的改进，简单说就是 ai 的工程调优，具体的技术趋势我们早已经介绍过了。 二月十四号的要文评论里，我跟大家谈过 ai 大模型的伸缩法则，当时就提到了 open ai 和谷歌的 demand 关于 ai 参数和数据关系的研究。简单说， ai 大模型中参数规模也不是越大越好，必须和数据匹配才行。之后第二天谈 b 硬上线拆 gbt 的时候，我继续和大家聊到，目前训练 ai 大模型的数据用到了一点，四万亿的 tok 数据瓶颈摆在眼前，谷歌和 openai 都在做算法架构上的优化。了解了这些，你就会明白为什么发布会前盛传的 gbt four 参数超过一百万亿的说法不靠谱也就能理解，性能提升是很正常的事情。 接着我们就来聊聊为什么多茅台技术底层是一切数据头坑化的变革。这里先要区分一下数据头坑化的概念其实很早就出现过，最初是作为互联网上数据加密的一种思路，后来还被外部三领域接见过去，演化成外部三存储数据的方法。 不过我们今天要说的 token 是 ai 大模型的数据单位，一切数据 token 化指的是 ai 大模型加持下，文字、图片、声音等等所有数据都被统一处理的新变革。二零二二年六月，我在科一的学生的大数据专题和大家聊过。互联网产业兴盛之后，人类社会中百分之八十以上的数据都是 图片、音频、视频等等非结构化的数据，这些数据不像文字和字符一样能被计算机处理，如何挖掘这些数据背后的价值，成为大数据变革中的一大方向。当时我预测 ai 会是这轮变革中重要的颠覆力量，如今 open ai 用实际行动证明了这个趋势正在到来。 ai 大模型呢，使用多种类型的数据训练其实已经是非常常见的事情了。 open ai 自己的 ai 绘画软件 doe 就是基于 gbd 三用图片数据训练出来的。他们之前还做过分享，一张图片最长会被转化为一千零二十四个 tok。 打个不准确的比方，相当于所有图片都会被拉成一个长条， ai 是通过这些长条上的数据掌握经验的。 谷歌去年五月在这方面做的更为极致，他们将图片、文字及其坐标等等数据全部 token 化。 ai 经过训练后，分类掌握各种经验，然后根据实际情况匹配对应 token 中的经验，一下子就用了完成六百多种任务的能力。 gpd four 这次 实现的多模态进化则是再进了一步。以前图片数据训练出来的 ai， 也就是用于生成图片或者识别某些具体的物品。这次体现出对图片信息更强的理解能力，提供了图片数据处理的新方案，这背后潜在的价值难以估量。 由此我们也会看到， ai 的数据需求同样还会继续爆发。在文字数据之后，各种图片数据的标注需求将是新的热点。 我可以这样说，未来所有的数据都会偷坑化，衡量数据质量的标准将不再是清晰、完整这些为人服务的指标，而是能拿来训练 ai 的数据才是好数据。可以说数据偷坑化就相当于石油精炼成汽油的过程，会使得人工智能这个发动机得到广泛运用，最终无所不在。 未来各个领域的人工智能水平，甚至能用偷坑化的数据量大小来做评估。完成完评论我们明天见。
337王煜全
02:56查看AI文稿AI文稿又有新的突破了啊，就在今天， g p t。 四可以解释 g p t。 二了， open ai 呢，今天公布了他们最新的研究，用 ai 来解释 ai。 各位老板好，我是蔡永吉， 大家要知道啊， lms 大型的语言模型背后是如何运作的？这件事情呢，即使是最专业的数据科学家也是很难解释清楚的。那我们所使用的 ai 模型呢，就好像是一个黑盒， 我们不知道黑盒内部是如何运作的，但是我们却能从盒子中呢拿到我们想要的结果。那科学家们呢，一直在试图寻找 lolms 的可解释性， 那现在来看，我们想到的办法就是让 ai 来解释 ai， 那这里稍微加一点专业的东西啊，听不懂也没有关系，那稍微离 理解一下就好，那后面的东西呢，才是关键。那这篇这篇论文叫做 language models can explain nuance in language models， 直译过来呢，就是语言模型才能解释语言模型中的神经元。 那 open a 呢？利用 g p t 四来模拟 g p t 二神经元的工作过程，来寻找神经元的工作原理。那 g p t 二听到一句话呢，它一系列的神经元 啊，他有多个层次的理解，那比如说今晚打老虎，第一层呢，理解到了夜晚和老虎，那第二层呢？理解到了打老虎，那第三层呢？可能理解到了老虎，他是某种暗语， 那但是第四层呢，可能就是 a， b， c， d 了，人类看就看不懂了，那这个时候呢， ai 才能理解 ai， 那这期间呢， pt 四观察 gpt 二，试着重现 gpt 二神经元工作的过程，那 gpt 二呢，现在来看是相当落后的模型了，而 gpt 四呢，在现在也就是二零二三年的五月份，是最先进的模型，那用高级的模型去推理 低级模型的工作原理就是他的方法。那大家也看到了，这个世界呢，真的是以星期为单位在发生着巨大的变化， ai 超越的呢，不只是程序员，作家，还有科学家。那我记得我们小时候就学过 体型庞大的恐龙，曾经称霸了整个地球，但是他们的大脑呢，却非常的小，跟人类相比不值一提。人们骄傲的说呢，人类的大脑是所有生物中最大的，那现在呢，人类引以为傲的大脑呢，正在被 ai 所 超越。而且 ai 最先超越的呢，就是有创造力的职业，比如说作家，设计师，还有高脑力劳动的行业，比如说程序员，甚至是科学家。那我们究竟要如何利用 ai？ 我们要发展我们自己的哪些方面作为核心，核心竞争力呢？ 那我们如何在这一天一个样的世界中生存呢？这是一件非常值得深思的事情。
21蔡永吉 × AI
02:59查看AI文稿AI文稿很多做 n r p 的人都说 n r p 已死啊，我给大家讲一个实战例子啊，是怎么回事情？因为 g t g p d 四出现了嘛？ 现在做医学数据分析，大数据分析的这个方向啊，嗯，其中有一个东西呢，以前是要这么干的，比如说你拿到一个新的呃医学数据库，好吧？然后呢，你就可以用，你要做一些算法去呃，首先做 entity recognization， 然后要做 relationship extraction， 好吧， 这两件事情呢，现在用 g gpd four 的 api 直接可以搞定，搞定啊，也就说现在的做医学，你就算不是做 医学文本处理的这些人，你可能比如说你是做医学呃，这个图像处理的，那么你现在想要跨界，对吧？你就不用去搞那些拼那些东西， 直接用 gpt 四 api， 然后对着这个医学图像的那些。啊，不对，讲错了，是医学数据库，首先做 energy rigonization， 然后做 relationship extraction， 好，搞出来之后呢？然后你写一个 嗯， paper 的一个草稿啊，只要有 draft 就行啊。然后呢，你看你把这个 draft 直接扔给这个这个 gpd 四的 api， 然后他就帮你去完善这篇论文， 你发现什么了吗？你根本就不会 nlp 那些的，你不用去考虑那些东西，不用考虑，不用考虑那些算法怎么去做 entity regulation， 怎么去，怎么去 扣那些那个，呃，这个关标，那个那个那个什么关键词，对吧？然后怎么去做这个 relationship 的 expression， 你都不用去管，你直接交给 gpt 四，只要有一个新的数据库出现， 比如说你现在拿到一个新的呃病历的数据库，对吧？然后， ok， 你就可以对这个数据库进行分析了，分析完之后，然后你写出一个论文的草稿，然后这个草稿呢，你也可以又丢给这个， 甚至你先写草稿的时候，你都可以用的一些 prompt， 这个前面生成的一些 prompt 你写好，然后丢给他，帮你去完成这个草稿。然后有了这个草稿之后呢，你再丢给 gps 的那个 api 就能够完善这篇论文。 你发现没有，这个 gp 四从头到尾在辅助你去做这个 nlp 的一个任务，在医学里面的数据分析的一个任务。那现在可能是在文本上面还不太行啊。 呃，主要原因是什么呢？主要原因是因为 gps， 他可以从一些公开的，比如说医学书籍啊，然后比如说公开的一些医学论文里面去学习，从文本上面去学习这东西。 但是图像呢？可能因为这些地方的图像，呃，公开的数据里面还并不成好，包括有些图，有些图像是三维的。那这个公开的，呃医学图像信息呢？数据库呢？是不太多的，所以这个可能在图像上面呢？呃，目前还不行，但我相信。 呃，也不是我相信，我只能猜测啊，可能将来图像也会被攻破，反正目前 a r p 是这个，在医学领域，你就算不会，你也可以干这个事情，就这么简单。
294Mardin
00:37查看AI文稿AI文稿有网友基于 ppt 四搭建了一个名为沃伦巴菲特的金融分析师平台，支持通过提问的方式进行专业的金融分析。以特斯拉为例， 通过上传二零二零至二零二二年长达一千页的十 k 年度报告 pdf 文档，并询问他 tesla 收入同比增长率是多少， 系统就会自动基于文档进行计算和分析，并详细列出计算步骤和结果，甚至在最后还会列出各个数据源，方便数据追踪和溯源。
23AIGC资讯台
