这尤其是因为 OpenAI 的最新项目在创意写作方面显然可以提供很多帮助。
然而，令人兴奋的是，GPT-4 现在还能够更好地捕获和理解较长的文本上下文甚至视觉元素。与 GPT-3.5 相比，这是一个很大的进步，对吧？
但先别太兴奋：最初，GPT-4 将仅以 GPT-4 Plus 付费模式提供，并作为开发人员创意思维的 API。甚至还有 API 访问的等待名单。尽管如此，除了逐步推出之外，我们还想在本文中仔细研究 ChatGPT 的功能和优势。
GPT-4是什么？
自从 GPT-4 出现以来，人工智能语言模型的 尼日利亚电话号码列表 世界一直处于混乱之中，GPT-4 接受了令人印象深刻的100 万亿个参数的训练。相比之下，GPT-3 的 1750 亿个参数显得非常温和。参数数量的跳跃使得 GPT-4能够解决更复杂的任务，并实现用户提示和文本输出之间更好的协调，这种现象称为对齐。
应用和功能
当然，GPT-4扩大了应用范围。重点是优化GPT 模型，而不是无限增加它们。更好地模仿自然语言的能力尤为重要。但尽管取得了这些进步，GPT-4与其前身仍然存在某些局限性。
局限性
GPT-4 的输出不可扩展。该模型还存在“幻觉”现象，即虚构事实或推理错误。这表明该技术虽然先进，但并不完全可靠。
范式转变：图像作为输入
也许最引人注目的创新是处理图像作为输入的能力。这意味着您可以提交照片、图形或屏幕截图，GPT-4 能够用文字描述内容。
世界知识的有效期
尽管该模型具有令人印象深刻的功能，但人们不应忘记其数据库将于 2021 年 9 月终止。之后发生的一切都不属于他的知识范围，因此不会在输出中考虑在内。
因此，GPT-4 本身就像一把双刃剑：一方面高度复杂且用途广泛，但另一方面又具有很大的局限性。这让我们对语言模型领域的未来发展感到兴奋。
什么是 GPT-3？
OpenAI在 2020 年发布了GPT-3 模型，该模型拥有1750 亿个参数，比其前身 GPT-2 多了 100 倍。这种巨大的容量使 GPT-3 在各种下游自然语言处理(NLP) 任务中表现出色。
GPT-3 可以生成与人类编写的文本几乎没有区别的文章。它甚至可以执行从未明确训练过的任务，例如生成 SQL 查询或破译文本。微软于 2020 年 9 月获得了该模型的独家许可。
GPT Neo、GPT 巴贝奇、GPT 居里和 GPT 达芬奇
本质上，这些模型的大小和容量有所不同。更大的尺寸和更多的参数意味着更广泛的功能。他们能够处理从问答到语法纠正的各种任务。
GPT 模型的功能
技能范围广泛：
问答：根据现有知识回答问题。
语法纠正：纠正标准英语句子。
摘要：将困难的文本翻译成更简单的概念。
语言翻译：将文本翻译成法语、西班牙语、日语等。
编程命令：将文本转换为编程指令。
GPT-4 与 GPT-3.5 有什么区别？
GPT-4和GPT-3.5之间的比较不仅仅是数字上的比较。是的，GPT-4 具有更多参数并且可以处理更多令牌，但真正令人印象深刻的是微妙的性能提升。
性能和可用性
虽然 GPT-3.5 已经在自然语言处理和编码方面展现了卓越的能力，但 GPT-4 凭借其改进的推理和问题解决能力脱颖而出。这使得该模型在许多特殊用例中表现出色。
代币处理能力
最引人注目的升级之一是 GPT-4 能够处理多达8,192 个代币。这是 GPT-3.5 的两倍，使其能够更好地执行更长、更复杂的任务。
用户和专家反馈
GPT-4 的另一个优势是将用户和专家的反馈纳入其开发中。这使得它能够生成更安全、更有用的答案。这是一个不容小觑的质的飞跃。
改进文本理解和上下文处理
GPT-4 显示出对上下文和文本理解的改进处理。它可以更好地理解对话的细微差别和上下文，这被证明非常有价值，尤其是在客户服务等场景中。
结论
GPT-4象征着人工智能系统不断改进和适应用户和社会的复杂需求。然而，GPT-4 也比以前的模型慢得多。因此，对于更简单的任务，GPT3.5 可能是更快的解决方案。
GPT-4适合谁？
与前身 GPT-3 相比，GPT-4 的应用领域更加广泛。它不仅仅可以完成简单的文本任务：从自然语言处理 (NLP)到机器翻译，再到语音合成和理解复杂的文本结构。
不同行业的相关性
尤其是专注于内容创作的专业人士和公司受益匪浅。无论是在营销、销售还是内容创建方面，GPT-4 都将自己视为创意灵感的来源。
防范措施
但请注意：GPT-4 并不是事实的最终来源。因此，仔细审查生成的内容仍然至关重要。
可扩展性问题和替代方案
对于需要高可扩展性和可靠信息的应用程序来说，GPT-4 并不总是最佳选择。在这种情况下，像AX Semantics这样的数据到文本软件可能是更好的选择。该软件可以快速、大规模地生成高质量的文本内容，这对电子商务公司来说尤其是福音。
批量生产效率
通过使用数据到文本软件，可以用不同的语言为数百或数千种产品高效地创建产品描述。这不仅节省了时间和资源，还提高了SEO 知名度和转化率。
GPT-4 是一个多功能且强大的工具，但它并不是适用于所有应用程序的万能武器。根据您的需求和要求，专门的解决方案可能更合适。因此，建议仔细比较需求与技术的可能性。
GPT-3.5适合谁？
GPT-3.5 是一个中间版本，它完成了GPT-3 所擅长的许多自然语言任务，但进行了一些改进。该模型不仅可以生成文章、诗歌和故事，还可以编写编程代码，甚至可以在健康诊断等专业领域提供支持。这种多功能性使其成为广泛用户（从内容创建者到开发人员再到医疗保健专业人员）的宝贵工具。
然而，问题是何时应该使用 GPT-3、GPT-3.5 或 GPT-4。 GPT-3 最适合简单的文本生成任务，特别适合不需要极高精度的应用。GPT-3.5 提供扩展功能，例如使用ChatGPT 进行对话管理或使用 Dall-E 进行图像生成。因此，如果您需要比 GPT-3 更高的性能，但不一定需要 GPT-4 的顶级功能，那么该版本将是正确的选择。
另一方面，GPT-4 是最先进的版本，最适合需要更深入的文本理解和更精确的算法的复杂任务。因此，如果您正在寻找最新、最好的技术并愿意为额外的性能付费，那么 GPT-4 是正确的选择。
总之，GPT-3.5 提供了性能和多功能性的平衡组合，使其适合广泛的应用程序和用户组。
GPT-4 与 GPT-3.5：比较和结论
结论：GPT-4 不错，但没有达到所有期望。
在 GPT-4 上市之前，空气中就充满了期待。然而，发布后，情况就显而易见了：
闪光的不一定都是金子。
尽管比 GPT-3.5 有了明显的改进，但仍然存在一丝幻灭的迹象。
批评
首先，GPT-4 并未在比其前身 GPT-3.5 更大的数据集上进行训练。其次，GPT-4 尚未集成到 ChatGPT 的免费版本中，目前还不清楚它是否会免费提供。第三，其他期望，例如图像和视频的生成，仍然没有实现。
与微软的合作以及对人工智能的看法
OpenAI 和 Microsoft 之间的合作彻底改变了 AI 聊天机器人的格局。 ChatGPT 正处于永久改变沟通和营销的边缘。
未来会带来什么
GPT-4无疑是自然语言学习模型的里程碑。未来的版本将更加强大，可以结合文本、图像和视频等多模式内容。尽管如此，要接近人脑这个终极模型，还有很多工作要做。
可靠性和弱点
没有足够可靠性的人工智能模型的用途是有限的。对于需要深入上下文理解或背景知识的复杂查询，GPT-4 与 GPT-3 一样，可能会响应不准确或不完整。
挑战与解决方案
OpenAI 本身就强调解决这个问题很困难。这是由于多种因素造成的，例如强化学习（RL）训练期间缺乏“事实来源”以及人类监督的局限性。因此，答案的质量可能会根据用户的问题而有所不同。
