GPT-4 的技术报告因架构细节匮乏而著称，充满了功能声明，这使得理性的评论对于任何基于其构建的人来说都是必读的。本讲解涵盖了亮点：一个接收图像和文本并返回文本的多模态 Transformer，在包括前 10% 的律师资格考试成绩在内的一系列专业考试中达到人类水平的表现，以及可衡量改进事实性和行为的训练后对齐。

更有趣的故事是 OpenAI 暗示的基础设施工作。可预测的扩展定律让他们能够从使用少于最终计算千分之一的运行中预测 GPT-4 的性能，这对于任何规划数百万美元训练预算的人来说都是真正的能力升级。对于语音 AI 和多模态人士来说，视觉+文本框架是需要关注的内容，因为相同的方法支撑现在在整个行业推出的语音+文本基础模型。深入讲解涵盖了报告实际所说的内容、它有意省略的内容，以及如何解读言外之意。这是在您开始处理衍生论文之前的一个很好的起点。