在2023GTC 上，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋与 OpenAI 联合创始人、首席科学家 Ilya Sutskever 进行了一场深度对话。
话题涉及ChatGPT与GPT-4之间的主要区别，AI是否会自己训练自己，以及深度学习和语言模型领域的未来等。
两人进行了大约1个小时谈话，以下为关键问题的具体视频时间（有中文字幕）：
【1:18】你是如何认识深度学习？你是如何知道深度学习能发挥作用？
【5:23】你是如何知道要构建面向计算机视觉的神经网络？
【7:56】你是如何发现GPU能发挥作用？你是从哪天意识到，GPU对于训练你的神经网络模型非常有帮助？
【10:34】你作为OpenAI的首席科学家，工作的最初想法是什么？你做了哪些工作才开启了如今的ChatGPT时刻？
【15:35】如何获得无监督学习的数据？
【17:26】你始终相信，扩展规模会改善模型的性能。你是先拥有扩展规律的直觉，还是GPT1、2、3先出现？
【20:39】有些观点认为ChatGPT只是一个巨大的大型语言模型，但事实上它围绕一个相当复杂的系统，能简单解释一下吗？
【24:29】是否能指示ChatGPT做些“超出边界”的事情？如何设定界限？
【27:01】ChatGPT和GPT-4之间的主要区别是什么？GPT-4在哪些领域有所改进？
【29:47】ChatGPT是如何学会推理？为此都做了哪些测试？
【34:30】GPT-4是否有检索能力？是否能从事实中检索信息？
【36:56】多模态为何如此重要？重大突破是什么？由此产生的特征差异是什么？
【42:00】除了文本、图片等，音频对模型学习也有帮助吗？
【42:37】哪些测试在GPT-3中表现良好？哪些在GPT-4中表现良好？多模态在这些测试中起了多少作用？
【45:05】AI是否会用自己生成的数据来训练自己？
【46:11】如果AI可以自我提升，语言模型领域将朝着哪个方向发展？
【48:47】从ChatGPT到GPT-4，你在何时第一次使用它？它表现出什么令你都感到惊讶的技能吗？