ChatGPT的功能,ChatGPT与GPT-4的区别
2年前 (2023-06-13)
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ChatGPT的功能
- 回答问题：chatGPT 拥有广泛的知识库，能够回答各种话题的问题，比如历史、科学、文化等。它能够提供详细的信息和细节，并且能够根据上下文调整回答。
对话能力：chatGPT 能够参与自然对话，可以与人类进行多轮交流。它通过文本或语音，理解人类的意图，使对话更加自然。
寻求方案：当人类遇到困难或问题时，chatGPT 可以提供有效的解决方案。它可以识别人类的需求，根据问题提供适当的帮助。
学习工具：chatGPT 作为一种学习工具，人类可以通过与它交流来提高语言能力和知识水平。它提供丰富的信息和知识，不断学习和更新，为人类提供更多的学习机会。
自动化：chatGPT 可以作为客服或人工智能助手使用。它能够与人类进行交流，帮助解决问题，提高工作效率和满意度。
- 回答问题：chatGPT 拥有广泛的知识库，能够回答各种话题的问题，比如历史、科学、文化等。它能够提供详细的信息和细节，并且能够根据上下文调整回答。
对话能力：chatGPT 能够参与自然对话，可以与人类进行多轮交流。它通过文本或语音，理解人类的意图，使对话更加自然。
寻求方案：当人类遇到困难或问题时，chatGPT 可以提供有效的解决方案。它可以识别人类的需求，根据问题提供适当的帮助。
学习工具：chatGPT 作为一种学习工具，人类可以通过与它交流来提高语言能力和知识水平。它提供丰富的信息和知识，不断学习和更新，为人类提供更多的学习机会。
自动化：chatGPT 可以作为客服或人工智能助手使用。它能够与人类进行交流，帮助解决问题，提高工作效率和满意度。
ChatGPT与GPT-4的区别
ChatGPT和GPT-4的数据更新至2021年9月；只有每月付费＄20成为会员，才能开启测试版本，使用联网功能和插件功能。
ChatGPT | GPT-4 | |
算法和技术 | 自然语言处理模型,只能听或看懂语言 | 多模态模型,可以处理多种媒体数据，并且将他们整合到统一的语义空间之中 |
模型规模 | 1750亿个参数 | GPT4预计拥有超过100万亿个参数，可以处理更多的数据，生成更长、更复杂、更连贯、更准确、更多样化和更有创造力的文本 |
记忆上限内容 | 记忆上限是4,096个token，大约相当于8,000个单词或四五页书 | 最大token数是32,768个，相当于大约64,000个单词或50页书,允许使用长格式内容创建、扩展对话以及文档搜索和分析 |
语言和地域 | 应试考试排名靠前，多种语言理解的准确性大步幅上述功能，事实准确性大幅提升 | |
更多功能 | 在测试版可以使用联网功能和插件功能 |
GPT-4官方传送门：GPT-4官方传送门
GPT-4 相关能力的总结
- 支持多模态输入: GPT-4 的 API 可以接受图像，并生成相应的字幕，并对图像进行分析。
在 BAR 考试中取得优异成绩: GPT-4 取得了 BAR 90 分(满分一百)，同时在生物奥林匹克竞赛的视觉方面获得了 99 分，其推理能力远超 ChatGPT。
超大上下文: GPT-4 支持 25,000 个单词的上下文，可以使得完整的文档适合于一个提示符内。o更具创造性和协作性:与用户协作生成、编辑和迭代写作任务，具有更高的创造性和协作性0
多个合作伙伴正在测试 GPT-4: Duolingo、 Be My Eyes、Stripe、摩根士丹利、可汗学院等，甚至包括冰岛政府。
GPT-4 在不同语种上的能力表现。中文的准确度大概在 80% 左右，已经要优于 GPT-3.5 的英文表现了通过图片解释其内容。(并非是 sd 或 mi 的生成图片)GPT-4 相比 3.5 整体能力提升至少 40%以上。
OpenAI官方给出的最佳实践
- 支持多模态输入: GPT-4 的 API 可以接受图像，并生成相应的字幕，并对图像进行分析。
在 BAR 考试中取得优异成绩: GPT-4 取得了 BAR 90 分(满分一百)，同时在生物奥林匹克竞赛的视觉方面获得了 99 分，其推理能力远超 ChatGPT。
超大上下文: GPT-4 支持 25,000 个单词的上下文，可以使得完整的文档适合于一个提示符内。o更具创造性和协作性:与用户协作生成、编辑和迭代写作任务，具有更高的创造性和协作性0
多个合作伙伴正在测试 GPT-4: Duolingo、 Be My Eyes、Stripe、摩根士丹利、可汗学院等，甚至包括冰岛政府。
GPT-4 在不同语种上的能力表现。中文的准确度大概在 80% 左右，已经要优于 GPT-3.5 的英文表现了通过图片解释其内容。(并非是 sd 或 mi 的生成图片)GPT-4 相比 3.5 整体能力提升至少 40%以上。
OpenAI研究方向
训练生成模型 (Training Generative Models)
从数据中推断算法 (algorithms for inferring algorithms from data)
强化学习的新方法 (new approaches to reinforcement learning
同时，OpenAI研究方向也大致代表了以下三个研究主题
Deep Generative Model 深度生成模型
Neural Turing Machine 神经图灵机
Deep Reinforcement Learning 深度强化学习
