微软写了份 GPT-4V 说明书：166 页讲解又全又详细，提示词 demo 示例一应俱全

来源：量子位

多模态王炸大模型GPT-4V，**166页“说明书”**重磅发布！而且还是微软团队出品。

什么样的论文，能写出166页？

不仅详细测评了GPT-4V在十大任务上的表现，从基础的图像识别、到复杂的逻辑推理都有展示；

还传授了一整套多模态大模型提示词使用技巧——

手把手教你从0到1学会写提示词，回答专业程度一看就懂，属实是把GPT-4V的使用门槛打到不存在了。

值得一提的是，这篇论文的作者也是“全华班”，7名作者全部是华人，领衔的是一位在微软工作了17年的女性首席研究经理。

在166页报告发布前，他们还参与了OpenAI最新DALL·E 3的研究，对这个领域了解颇深。

相比OpenAI的18页GPT-4V论文，这篇166页“食用指南”一发布，立刻被奉为GPT-4V用户必读之物：

有网友感慨：这哪里是论文，这简直快成一本166页的小书了。

还有网友看完已经感到慌了：

不要只看GPT-4V的回答细节，我真的对AI展现出来的潜在能力感到害怕。

所以，微软这篇“论文”究竟讲了啥，又展现出了GPT-4V的哪些“潜力”？

微软166页报告讲了啥？

这篇论文钻研GPT-4V的方法，核心就靠一个字——“试”。

微软研究员们设计了涵盖多个领域的一系列输入，将它们喂给GPT-4V，并观察和记录GPT-4V的输出。

随后，他们对GPT-4V完成各类任务的能力进行评估，还给出了使用GPT-4V的新提示词技巧，具体包括4大方面：

1、GPT-4V的用法：

5种使用方式：输入图像（images）、子图像（sub-images）、文本（texts）、场景文本（scene texts）和视觉指针（visual pointers）。

3种支持的能力：指令遵循（instruction following）、思维链（chain-of-thoughts）、上下文少样本学习（in-context few-shot learning）。

例如这是基于思维链变更提问方式后，GPT-4V展现出的指令遵循能力：

2、GPT-4V在10大任务中的表现：

开放世界视觉理解（open-world visual understanding）、视觉描述（visual deion）、多模态知识（multimodal knowledge）、常识（commonsense）、场景文本理解（scene text understandin）、文档推理（document reasoning）、写代码（coding）、时间推理（temporal reasonin）、抽象推理（abstract reasoning）、情感理解（emotion understanding）

其中就包括这种，需要一些智商才能做出来的“图像推理题”：

3、类GPT-4V多模态大模型的提示词技巧：

提出了一种新的多模态提示词技巧“视觉参考提示”（visual referring ing），可以通过直接编辑输入图像来指示感兴趣的任务，并结合其他提示词技巧使用。

4、多模态大模型的研究&落地潜力：

预测了多模态学习研究人员应该关注的2类领域，包括落地（潜在应用场景）和研究方向。

例如这是研究人员发现的GPT-4V可用场景之一——故障检测：

但无论是新的提示词技巧、还是GPT-4V的应用场景，大伙儿最关注的还是GPT-4V的真正实力。

所以，这份“说明书”随后用了150多页来展示各种demo，详细剧透了GPT-4V在面对不同回答时展现出的能力。

一起来看看GPT-4V如今的多模态能力进化到哪一步了。

精通专业领域图像，还能现学知识

图像识别

最基础的识别自然是不在话下，比如科技、体育界以及娱乐圈的各路名人：

而且不仅能看出这些人是谁，还能解读他们正在做什么，比如下图中老黄正在介绍英伟达新推出的显卡产品。

除了人物，地标建筑对于GPT-4V来说同样是小菜一碟，不仅能判断名称和所在地，还能给出详细的介绍。

△左：纽约时代广场，右：京都金阁寺

不过越是有名的人和地点，判断起来也就越容易，所以要难度更大的图才能展现GPT-4V的能力。

比如医学影像，针对下面这张肺部CT，GPT-4V给出了这样的结论：

双肺多个区域存在实变和磨玻璃混浊，肺部可能存在感染或炎症。右肺上叶也可能有肿块或结节。

甚至不告诉GPT-4V影像的种类和位置，它自己也能判断。

这张图中，GPT-4V成功识别出了这是一张脑部的核磁共振（MRI）影像。

同时，GPT-4V还发现存在大量积液，认为很可能是高级别脑胶质瘤。

经过专业人士判断，GPT-4V给出的结论完全正确。

除了这些“正经”的内容之外，当代人类社会的“非物质文化遗产”表情包也被GPT-4V给拿捏了。

△机器翻译，仅供参考

不仅是解读表情包中的梗，真实世界中人类的表情所表达的情感也能被GPT-4看穿。

除了这些真·图像之外，文本识别也是机器视觉中的一项重要任务。

这方面，GPT-4V除了可以识别拉丁文字拼写的语言之外，中文、日文、希腊文等其他文字也都认识。

甚至是手写的数学公式：

### 图像推理

前面展示的DEMO，无论多么专业或多么难懂，都还停留在识别的范畴，但这只是GPT-4V技能的冰山一角。

除了看懂图片中的内容，GPT-4V还具有一定的推理能力。

简单一些的，GPT-4V可以发现两张图中的不同（虽然还有些错误）。

下面的一组图中，王冠和蝴蝶结的区别都被GPT-4V发现了。

如果加大难度，GPT-4V还能解决IQ测试当中的图形问题。

上面的这三道题中的特征或逻辑关系都还比较简单，但接下来就要上难度了：

当然难度不是在于图形本身，注意图中的第4条文字说明，原题目中图形的排列方式不是图中展示的样子。

### 图片标注

除了用文本回答各种问题，GPT-4V还可以在图片中执行一系列操作。

比如我们手里有一张四位AI巨头的合影，要GPT-4V框出其中的人物并标注他们的姓名和简介。

GPT-4V先是用文本回答了这些问题，紧接着便给出了处理之后的图片：

### 动态内容分析

除了这些静态内容，GPT-4V还能做动态分析，不过不是直接喂给模型一段视频。

下面的五张图是从一段制作寿司的教程视频中截取的，GPT-4V的任务是（在理解内容的基础上）推测这些图片出现的顺序。

而针对同一系列的图片，可能会有不同的理解方式，这是GPT-4V会结合文本提示进行判断。

比如下面的一组图中，人的动作究竟是开门还是关门，会导致排序结果截然相反。

当然，通过多张图片中人物状态的变化，还可以推测出他们正在做的事情。

甚至是预测接下来会发生什么：

### “现场学习”

GPT-4V不仅视觉本领强，关键是还能现学现卖。

还是举个例子，让GPT-4V读汽车仪表盘，一开始得出的答案是错误的：

紧接着把方法用文字交给GPT-4V，但这是的答案依然不对：

然后又把例子展示给GPT-4V，答案倒是有样学样，可惜数字是胡编乱造出来的。

只有一个例子的确是有点少，不过随着样本数量的提高（其实只多了一个），终于功夫不负有心人，GPT-4V给出了正确答案。

GPT-4V的效果就展示这么多，当然它还支持更多的领域和任务，这里无法一一展示，感兴趣的话可以阅读原始报告。

那么，GPT-4V这些神器的效果背后，是怎样的一个团队呢？

清华校友领衔

这篇论文的作者一共有7位，均为华人，其中6位是核心作者。

项目领衔作者Lijuan Wang，是微软云计算与AI首席研究经理。

她本科毕业于华中科技大学，在中国清华大学获得博士学位，于2006年加入微软亚洲研究院，并于2016年加入位于雷德蒙德的微软研究院。

她的研究领域是基于多模态感知智能的深度学习和机器学习，具体又包括视觉语言模型预训练、图像字幕生成、目标检测等AI技术。

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