Mô hình GPT-4 đã thể hiện khả năng ấn tượng trong một loạt các nhiệm vụ. Khi được đánh giá theo tiêu chí LLM (Large Language Model) nghiêm ngặt, GPT-4 liên tục cung cấp các phản hồi ngắn gọn và chính xác, thể hiện tính linh hoạt và khả năng giải quyết vấn đề của nó.

Trong môi trường thử nghiệm Python, GPT-4 dễ dàng tạo ra mã để xuất các số từ 1 đến 100 và thực hiện trò chơi cổ điển Snake, nổi bật khả năng lập trình của nó. Khi được đưa ra một vấn đề về sấy khô, mô hình đã cung cấp một giải thích rõ ràng và chính xác, xem xét cả kịch bản sấy tuần tự và song song.

Khả năng toán học của mô hình cũng được kiểm tra, và nó đã thành công trong việc giải các phương trình phức tạp và các bài toán từ vựng, vượt qua các mô hình ngôn ngữ trước đây. Ngoài ra, GPT-4 cũng thể hiện khả năng lập luận logic mạnh mẽ, phân tích chính xác một kịch bản liên quan đến một viên bi trong một cốc úp ngược.

Dựa trên đánh giá được cung cấp, GPT-4 dường như thực hiện rất tốt trên một loạt các tiêu chuẩn, thường vượt qua các mô hình trước đây như GPT-4 Turbo. Một số điểm chính:

• Trên thang đo MMLU, GPT-4 (hiển thị bằng màu hồng) vượt qua GPT-4 Turbo (cam) trên hầu hết các danh mục.
• Đáng chú ý, mô hình LLaMA 3.4B nguồn mở (xanh lá cây) cũng thực hiện tương đương với GPT-4 Turbo, cho thấy đây là một lựa chọn thay thế nguồn mở mạnh mẽ.
• Lĩnh vực duy nhất mà GPT-4 dường như bị chậm lại một chút là trên tiêu chuẩn "drop", mặc dù chi tiết của tiêu chí này không được cung cấp.
• Nhìn chung, kết quả cho thấy GPT-4 là một bước tiến đáng kể trong hiệu suất mô hình ngôn ngữ, xây dựng trên các khả năng của các mô hình trước đây.

Tác giả lưu ý rằng họ chưa có quyền truy cập trực tiếp để kiểm tra khả năng tương tác và hội thoại của GPT-4, những điều này có thể là một trong những trọng tâm chính của mô hình mới nhất. Cần có thêm các bài kiểm tra và so sánh để đánh giá đầy đủ các điểm mạnh của GPT-4 so với các mô hình ngôn ngữ tiên tiến khác.

Mặc dù GPT-40 đã thể hiện khả năng ấn tượng trong một loạt các nhiệm vụ, vẫn còn những lĩnh vực cần được cải thiện. Một số hạn chế và thách thức chính bao gồm:

1. Hiệu suất không nhất quán trong các nhiệm vụ lập luận: Mô hình gặp khó khăn với một số vấn đề logic và lập luận, chẳng hạn như kịch bản "viên bi trong cốc úp ngược". Cải thiện khả năng của mô hình trong việc xử lý lập luận phức tạp và các trường hợp đặc biệt là một lĩnh vực quan trọng để phát triển trong tương lai.

2. Khó khăn với các nhiệm vụ dự đoán mở rộng: Mô hình không thể dự đoán chính xác số từ trong phản hồi của chính nó, cho thấy nó có thể có những hạn chế trong các nhiệm vụ dự đoán mở rộng. Tăng cường khả năng của mô hình trong việc lập luận về các đầu ra của chính nó có thể giúp giải quyết thách thức này.

3. Tiềm ẩn về định kiến và lo ngại về đạo đức: Như với bất kỳ mô hình ngôn ngữ lớn nào, GPT-40 có thể thể hiện định kiến và gây ra những lo ngại về đạo đức liên quan đến dữ liệu mà nó được đào tạo và việc sử dụng sai mục đích các khả năng của nó. Nghiên cứu và phát triển liên tục về các thực tiễn AI có trách nhiệm sẽ rất quan trọng để giải quyết những vấn đề này.

4. Hạn chế trong khả năng đa phương tiện: Mặc dù mô hình đã thể hiện hiệu suất mạnh mẽ trong nhiệm vụ chuyển đổi từ ảnh sang văn bản, khả năng đa phương tiện tổng thể của nó vẫn có thể bị hạn chế so với các mô hình chuyên biệt. Mở rộng khả năng của mô hình trong việc tích hợp và lập luận qua các phương tiện khác nhau có thể tăng cường tính đa dạng của nó.

5. Khả năng mở rộng và hiệu quả tính toán: Khi kích thước và độ phức tạp của các mô hình ngôn ngữ tiếp tục tăng lên, đảm bảo khả năng mở rộng và hiệu quả tính toán của chúng sẽ là một thách thức đáng kể. Các tiến bộ trong phần cứng, kiến trúc mô hình và kỹ thuật đào tạo sẽ cần thiết để giải quyết những mối quan tâm này.

Bằng cách giải quyết những hạn chế và thách thức này, các nhà phát triển của GPT-40 và các mô hình ngôn ngữ trong tương lai có thể tiếp tục mở rộng ranh giới của những gì có thể đạt được trong trí tuệ nhân tạo, đồng thời đảm bảo rằng những công cụ mạnh mẽ này được phát triển và triển khai một cách có trách nhiệm.

Hiệu suất ấn tượng của GPT-4 trên một loạt các nhiệm vụ, từ lập trình đến giải quyết vấn đề, mở ra nhiều ứng dụng thực tế. Một số lĩnh vực chính mà GPT-4 có thể xuất sắc bao gồm:

1. Tạo nội dung: Khả năng tạo ra ngôn ngữ tự nhiên của GPT-4 khiến nó trở thành một công cụ mạnh mẽ để tạo ra nội dung chất lượng cao, chẳng hạn như bài báo, báo cáo và tài liệu tiếp thị, với nỗ lực con người tối thiểu.

2. Tự động hóa nhiệm vụ: Khả năng của mô hình trong việc hiểu và thực hiện các hướng dẫn phức tạp có thể được tận dụng để tự động hóa các quy trình kinh doanh khác nhau, từ nhập dữ liệu đến dịch vụ khách hàng.

3. Giải quyết vấn đề: Khả năng lập luận và phân tích mạnh mẽ của GPT-4 có thể được áp dụng để giải quyết các vấn đề phức tạp trong các lĩnh vực như tài chính, chăm sóc sức khỏe và nghiên cứu khoa học, cung cấp những hiểu biết và giải pháp có giá trị.

4. Tạo mã: Khả năng thành thạo các ngôn ngữ lập trình của mô hình cho phép nó tạo và tối ưu hóa mã, khiến nó trở thành một tài sản có giá trị cho các nhóm phát triển phần mềm.

5. Khả năng đa phương tiện: Khả năng của GPT-4 trong việc xử lý và tạo ra nội dung qua các phương tiện khác nhau, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh và có thể cả âm thanh, mở ra cơ hội cho các ứng dụng sáng tạo trong các lĩnh vực như thiết kế trực quan và sản xuất đa phương tiện.

Bằng cách đánh giá cẩn thận các điểm mạnh và hạn chế của GPT-4, các tổ chức có thể tích hợp chiến lược mô hình này vào các quy trình công việc của họ để tăng năng suất, tối ưu hóa hoạt động và thúc đẩy sự đổi mới.

Mô hình GPT-40 dường như là một bước cải thiện đáng kể so với tiền nhiệm của nó, GPT-4 Turbo, trên một loạt các tiêu chuẩn. Nó thể hiện hiệu suất mạnh mẽ trong các lĩnh vực như toán học, logic và lập luận, cũng như khả năng ấn tượng trong các nhiệm vụ như chuyển đổi từ ảnh sang định dạng CSV.

Mặc dù tác giả chưa có quyền truy cập trực tiếp vào mô hình GPT-40 trong giao diện ChatGPT, các kết quả từ môi trường thử nghiệm là đầy hứa hẹn. Khả năng của mô hình trong việc cung cấp các phản hồi ngắn gọn và chính xác cho nhiều câu hỏi và thách thức khác nhau cho thấy nó đã có những tiến bộ đáng kể trong việc hiểu và tạo ra ngôn ngữ.

Đáng chú ý, tác giả cũng lưu ý sự xuất hiện của hai phiên bản của GPT-40, cho thấy có thể có những cải tiến và cập nhật liên tục đối với mô hình này. Điều này nhấn mạnh tốc độ tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực các mô hình ngôn ngữ lớn.

Nhìn chung, đánh giá của tác giả về GPT-40 gợi ý rằng đây là một công cụ mạnh mẽ và đa năng, có thể có những ảnh hưởng đáng kể đối với một loạt các ứng dụng. Khi tác giả có thêm quyền truy cập trực tiếp vào mô hình, sẽ rất thú vị để xem nó thực hiện như thế nào trong các tương tác và trường hợp sử dụng thực tế.