最近推出的GPT-4 （OpenAI 創建的 GPT 大語言模型的最先進版本）引起了人們對這一新迭代與其前身 GPT-3 之間的顯著差異的關注。 GPT-3 的聲名鵲起是透過廣受歡迎的高級生成文字聊天機器人ChatGPT的形式實現的。
其令人印象深刻的類人反應和細緻入微的理解是如此具有革命性，以至於很難想像這項技術壯舉能如此快速地改進，然而， GPT-4承諾了更大、更好的功能。 GPT3 與 GPT4 的戰鬥仍然是一場競爭性的戰鬥，因為這兩種模型都是生成人工智慧技術的里程碑式的壯舉。
自己試試看這兩個GPT版本
您可以立即嘗試下面的聊天框，並檢查GPT-4與 GPT-3，以更深入地了解這些 OpenAI 模型到底有何不同。
什麼是 GPT-3 和GPT-4 ？
GPT（生成式預訓練 Transformer）是神經網路模型或機器學習模型，已被證明對人工智慧的現代進步至關重要。這些模型及其所植根的連接技術為ChatGPT等工具提供了類似人類的上下文理解和對話功能，使它們能夠了解人類語言的細微差別，並將其用於工具對使用者的回應。
這些模型在向公眾發布之前會使用大量資料（例如網路內容和書籍）進行訓練。這就是他們被教導了解上下文、語氣和語義的方式。
GPT-3和GPT-4是此類技術的最新發展。自 2018 年發布 GPT 的第一個版本以來，負責創建這些模型的研究實驗室 OpenAI 的團隊一直致力於推進其大型語言模型 (LLM)。
雖然 GPT-1 在回答問題和提供資訊的能力方面還相當初級，但這些模型在短短五年內取得了長足的進步。
GPT-3 是其前身的巨大改進，於 2020 年發布，比 GPT-2 大十倍以上。它擁有令人印象深刻的 1750 億個參數，這些參數是開發人員在訓練模型時微調的變量，以根據新資訊提高其性能。
從這個數字來看，微軟的圖靈自然語言生成（NLG）模型只有 100 億個參數，但卻是 GPT-3 發布之前訓練最嚴格的語言模型。
與先前的 GPT 模型相比，GPT-3 引入的最值得注意的升級是能夠編寫函數式程式碼、提供更複雜和細緻的語言以及創建 AI 藝術。它能夠做出類似人類的反應並理解上下文，這在人工智慧語言工具中是革命性的，也是ChatGPT立即引起轟動的主要原因之一。
那麼， GPT-4呢？ 2023 年，GPT 系列的最新版本GPT-4向大眾推出。這個更新的版本無疑在完善 GPT-3 的現有優勢以及解決其一些限制方面大有幫助。
GPT-4最令人印象深刻的成就之一是它能夠將圖像輸入視為文字提示並做出相應的回應。雖然此模型僅適用於ChatGPT Plus 用戶，但可以使用 Microsoft Bing Chat 免費使用。
什麼是大型語言模型 (LLM)？
就其最基本的形式而言，大型語言模型 (LLM) 是一種預測文字演算法，它處理自然語言輸入，並根據已提供的資料給出一串單字中的下一個單字。這些模型使用大量文字進行了嚴格訓練，例如書籍、文章、登陸頁面、社交媒體貼文、簡訊等。
這些模型使用這些材料來學習語言序列並預測文字模式，這構成了ChatGPT等互動式聊天機器人以及其他人工智慧工具的基礎。
然而，這種做法並不容易，也不便宜。充當超級電腦的龐大、昂貴的伺服器集區用於攝取這些文字資料，然後根據遇到的序列「決定」預測文字。此外，開發人員必須選擇向法學碩士提供的材料。
如果資料有偏見、不準確或不完整，那麼法學碩士產生的回應文本將同樣不受歡迎。
什麼是開放人工智慧？
OpenAI 由舊金山的一群科技領導者於 2015 年成立，最初是一個非營利組織。 SpaceX 和特斯拉的億萬富翁執行長馬斯克（Elon Musk）只是該公司最初創立的知名人士之一，其他人還有彼得泰爾（Peter Thiel）、里德霍夫曼（Reid Hoffman）、OpenAI 現任執行長薩姆·奧爾特曼（Sam Altman）等。
該組織的主要目標是在Google或蘋果等大型科技公司壟斷其潛力之前進一步發展通用人工智慧。以創造透明、道德且可供公眾廣泛使用的人工智慧為名，這家小公司贏得了 Infosys 和Amazon Web Services 等矽谷投資者的大量資金。
沒多久，該公司就付出了高昂的成本，幾乎不可能以非營利組織的身份運作。 2019年，它轉型為營利性公司，也是在那時薩姆·奧爾特曼(Sam Altman)接任執行長。與微軟的 10 億美元合作確保了 OpenAI 的部分技術能夠商業化並獲得這家科技巨頭的授權。
然而，OpenAI 的獲利模式上限確保投資者只能收回其初始投資的 100 倍，從而創造了非營利性和營利性之間的混合體，其目的是優先考慮其「積極影響人類」的使命。
2022 年 11 月，該公司發布了第一個可以自由互動的聊天機器人ChatGPT後，似乎一夕之間成為家喻戶曉的名字。該工具具有類似人類的反應、看似無窮無盡的知識以及展示創造力的能力，這與世界上以前從聊天機器人中看到的任何東西都不同。
它的受歡迎程度也促使全球科技公司競相發布自己的工具版本，試圖與ChatGPT的成就競爭或效仿，有些甚至成功超越它，例如HIX.AI的HIX Chat 。
自 2018 年發布 GPT-1 以來，該組織在人工智慧技術方面不斷取得突破性進展，仍然是生成式人工智慧工具的主要參與者之一。
發展歷程
2018年2月，OpenAI發布了第一個GPT模型GPT-1。該模型有 1.17 億個參數，用於開發該模型的訓練方法基本上是無監督的，重點是訓練模型預測句子中的下一個單詞，沒有規定具體任務。
雖然該模型仍然是生成人工智慧文字的早期形式，但在當時仍然是引人注目的，因為它可以從頭開始產生可理解的句子甚至文字段落。
第二年，OpenAI 透過 GPT-2 改進了其發明。該模型的 15 億個參數構成了一個更複雜、更先進的系統，能夠對查詢和提示提供更長、更連貫的回應。該模型的語言能力得到了升級，但除此之外，第二次迭代沒有什麼值得注意的成就。
GPT-1 和 GPT-2 都面臨能力和訓練資料集的限制。隨著 2020 年 GPT-3 的發布，這種情況將發生巨大變化。
與 GPT-2 相比，GPT-3 的參數數量大幅增加，是同類產品中第一個實現與人類書寫幾乎相同的人工智慧生成文字的產品。它使用大量書面內容進行訓練，打破了人工智慧編寫文字的模式，並已用於提高自然語言處理 (NLP) 和聊天機器人功能的能力。
隨著 2022 年 11 月GPT-3.5的推出，這些功能得到了進一步的微調，並向公眾開放ChatGPT就是在這個模型上創建的，它席捲了世界，並讓公眾了解了快速變化的世界。聊天機器人和人工智慧生成文字的能力。
GPT-3.5引起了全世界對OpenAI 在改善人工智慧方面的努力的關注，甚至以其多樣化的輸出給非科技行業的人留下了深刻的印象，其中包括短篇故事、電子郵件、詩歌、腳本、歌曲、簡訊、社群媒體內容、還有很多很多。
雖然科技領域的領導者和與該模型互動的普通人都對其能力印象深刻，但 Sam Altman 向大眾保證，GPT-3 和GPT-3.5仍然只是人工智慧和電腦的真正潛力和未來成就的早期一瞥。語言學習。
果然，不到六個月後，也就是 2023 年 3 月， GPT-4上線了。最新 GPT 迭代的開發人員承諾比以往更具創造力和協作性，因此更加重視為使用者查詢和文字提示提供更安全、更詳細、更有用的回應。
由於其令人驚嘆的 1.76 兆個參數和更大的資料訓練集，更廣泛的常識意味著該模型提高了解決問題的能力，並且可以提供更長的文字和更強大的整體上下文。
向公眾開放這些模型也有助於 OpenAI 完成其使命，因為透過跨行業的大規模使用和持續測試，每個模型的局限性和弱點很快就會變得清晰起來。
OpenAI 的 GPT-3 和GPT-4有何不同？
首先也是最重要的，數字不言而喻。與 GPT-3 的 1750 億個參數相比，新的和改進的GPT-4在超過100 萬億個參數上運行，這一事實說明了您需要了解的有關其改進的語言學習、速度和整體性能的一切。
GPT-3 與 4 之間的令牌限制（即 LLM 在單次互動中可以處理的令牌數量）也有了很大改進。GPT GPT-4令牌限制已增加到32,000，這意味著它可以容納4個輸入比 GPT-3 長幾倍。
GPT-4使用更大的資料集進行訓練，使模型暴露在更廣泛的背景下，甚至更細緻的語氣和語言中，可以從中學習和調整其反應。由於這些因素， GPT-4可以提供更準確的財務預測，制定更有影響力的投資策略，並考慮提高事實準確性。
事實效能本身就是一個巨大的改進，使GPT-4對於所有使用者來說都是一個巨大的飛躍，因為這意味著該模型產生的內容更加可靠，並且不太可能犯下代價高昂的錯誤。
在寫作方面， GPT-4已被證明可以讓使用者更好地控制所生成文字的語氣、表達方式、風格和聲音。相較之下，GPT-3 只能改變經過大量再訓練所產生的文字類型。例如，企業現在可以使用GPT-4以不同的語氣設計專業電子郵件，以區別於半開玩笑的廣告訊息或引人入勝的社群媒體標題。
訊息傳遞還可以針對不同年齡、購買行為和地理位置的目標受眾進行定制，因為新模型可以考慮這些上下文線索並相應地調整語言。
更高的語言技能和批判性思維在GPT-4中也更加突出，使其能夠解決複雜的品牌問題、進行風險評估並協助產生創意。事實上， GPT-4在許多專業和學術考試中取得了令人印象深刻的高分，例如統一律師考試、LSAT、GRE、AP 考試、AMC 考試，甚至是侍酒師考試。
GPT-4超越其前輩的另一個面向是多語言能力。在試驗的 26 種語言中的 24 種中， GPT-4的表現優於GPT-3.5和其他基於 MMLU（大規模多任務語言理解）基準的當代法學碩士。然而， GPT-4引入的最引人注目的升級之一是它能夠將圖像輸入視為文字提示。
沒錯 - 用戶現在可以輸入文字和圖像來指定與視覺或語言相關的任務，這將極大地幫助主要處理圖形或多媒體內容的企業和專業人士。
兩種型號的價格也有差異。雖然 GPT-3 本質上可以透過 OpenAI Playground 免費使用，使用者可以嘗試該模型的 12 種不同變體，但GPT-4確實需要付出一定的經濟成本。定價方案起價為 0.03 美元，每 1000 個提示令牌，或者您可以使用ChatGPT Plus 存取該模型的聊天機器人變體，每月 20 美元。
用戶如何從高級GPT-4中受益？
GPT-4有望成為多個行業重大變革的催化劑，以多種有價值的方式影響企業、自由工作者、專業人士和學生。以下只是最新 GPT 語言模型可以幫助改善業務實踐並提高生產力和效率的一些方法。
希望保護資料、資產和員工免受網路攻擊的企業可以使用GPT-4來監控營運、追蹤對敏感資訊的存取、分析和報告模式以及回應潛在的網路安全威脅。這將增強消費者對組織的信任，特別是那些處理有價值的個人資料的組織，例如銀行和私人保全公司。
此類組織還可以使用這種先進的模型及早檢測詐欺活動，從而在此類事件發生後從恢復中節省大量時間、金錢和資源。不規則的買家行為和異常的帳戶存取只是GPT-4可以識別並用來提醒相關人員潛在詐欺的一些活動。
銷售部門可以使用GPT-4透過追蹤買家行為和先前銷售數據的資訊來預測特定產品和服務的需求和供應。這可以幫助企業更好地管理庫存、規劃定價模型、有效做廣告以及分配資金和資源。
GPT-4承諾透過提供適合個別學生的客製化學習體驗來改變各級現代教育的面貌。使用學生成績、出席記錄和技術傾向等數據， GPT-4可以調整課程計劃以滿足個人需求和能力，為所有年齡段的學生創造更具吸引力和個性化的學習體驗。
雖然虛擬 cookie 和數據追蹤目前有助於增強虛擬購物體驗，但GPT-4可以透過考慮過去的購買、網路瀏覽器歷史記錄、個人偏好等來進一步推動這些努力，從而在更高程度上單獨客製化在線購物體驗。這不僅提高了零售商的銷售和品牌忠誠度，還改善了整體購物體驗，為消費者帶來了更大的輕鬆和便利。
在醫療保健領域， GPT-4取得了其他GPT模型無法誇耀的成就：透過分析病史和使用臨床影像，它能夠成功地為遇到醫療保健問題的患者提出相關診斷，並推薦合適的治療方案。這可以大大幫助醫療專業人員提供必要的護理，特別是在設施人手不足的低收入地區。
在製造和物流等行業， GPT-4可以利用感測器數據來幫助預測未來何時需要對設備進行維護。這可以幫助這些公司透過及早發現功能問題來避免昂貴的停機和昂貴的維修，進一步使他們能夠提高生產力並更有效地運作。
行銷人員、社群媒體經理和內容創作者可以利用GPT-4的潛力，制定有效的行銷策略、表達價值主張、撰寫社群媒體標題以及開發長篇文章和部落格文章其可讀性聽起來自然且像人類。
新聞、娛樂和藝術領域也可能受到GPT-4的特性和能力的重大影響。產生新想法、提供替代觀點以及分析過去的實踐都是這種新的 GPT 模型可以幫助改善這些生計而不使它們完全多餘的方式。
雖然GPT-3和GPT-3.5也可以透過上述一些方式幫助用戶，但其功能在最新型號中得到了顯著增強和微調。性能、語言學習、數據追蹤、上下文考慮和事實準確性方面的升級使該模型的整體實用性更易於訪問，並與更廣泛的專業和業務功能相關。
GPT-3 與GPT-4的局限性
儘管 GPT-3 甚至GPT-4的能力清單很長且令人印象深刻，但仍受到某些技術限制的限制。例如，旨在防止濫用和創建攻擊性內容的人為障礙是有用且必要的，但它們可能會阻礙 GPT 回答有效問題的能力。
這是與兩種模型都相關的問題。這兩種模型都無法即時提供資訊——這是其他人工智慧生成的文字工具已經能夠實現的。
如果我們看看 GPT 3.5 與 GPT 4 中的多語言性，這兩種模型在可以提供英語以外的語言服務方面仍然受到限制。翻譯準確性和所迎合的語言多樣性都可以被視為這方面的限制，而這仍然是這兩種模型的障礙。
儘管GPT-4引入了考慮影像輸入的顯著能力，但它仍然無法將音訊或視訊視為提示。希望開發人員在創建 GPT-5 時可以考慮這項功能，但我們還不能確定。
使用 GPT 模型的替代工具
如果您認為ChatGPT是 GPT 模型最高效、最有效的使用，那是可以理解的。事實上，其他技術競爭對手使用相同技術創建的工具絕不應該被低估。很容易有人會說，其中一些功能可以匹配甚至超越ChatGPT的功能，而 ChatGPT 也有其局限性和障礙。
一個值得注意的競爭對手是HIX.AI的HIX Chat ，這是一個同時支援GPT-3.5和GPT-4的工具。這款一體式聊天機器人旨在改善溝通，對任何查詢提供準確且類似人類的回應，並與用戶建立引人入勝的對話。與ChatGPT和許多其他同時代產品不同，它可以直接訪問網絡，從而能夠即時提供最新信息，沒有延遲或限制。
令人印象深刻的是，它超越了ChatGPT的能力，可以閱讀 PDF 並根據內容回答問題，在提供連結時總結YouTube視頻，以及根據網頁內容構建上下文對話。它可以透過網頁應用程式以及可套用於Google Chrome和 Microsoft Edge瀏覽器擴充功能來存取。
雖然沒有其他聊天機器人可以擁有上述功能，但 YouChat、Microsoft Bing Chat 和 Perplexity Ask 只是一些最強大的聊天機器人工具，它們可以匹配或超越使用 GPT-3 或GPT-4的ChatGPT的功能。
GPT 的未來演變
雖然 OpenAI 目前將大部分資源用於開發備受期待的 GPT-5 模型，但該模型仍處於早期階段，尚未積極培訓。由於培訓、試驗和安全措施都需要在向公眾推出之前實施，因此我們預計該模型的上市還需要一段時間。
將視訊和音訊特徵納入功能輸入需要使用網路編碼和視訊媒體作為未來 GPT 模型的培訓材料，當被問及我們對未來版本的期望時，Altman 提到了這一點。對於法學碩士來說，解釋書面文本之外的其他輸入的能力將是一個顯著的突破，極大地拓寬了他們可以交付和實現的範圍。
除了這項預測之外，我們無法預見未來模型能夠實現的目標。由於通用人工智慧在很大程度上仍然是一個實驗領域，新的潛力和意想不到的能力似乎會突然出現，因此根本不知道這些先進設備將來能夠學習和適應什麼。
總之
毫無疑問，GPT-3 和GPT-4法學碩士都改變了我們所知的通用人工智慧的格局，確保人工智慧工具將成為未來社會的一個經過認證的方面。
這些模型的進步為HIX.AI等全面、突破性的人工智慧平台鋪平了道路，這是一個功能強大的“一站式商店”，提供各種人工智慧寫作解決方案，滿足無數消費者的需求，所有這些都得到了支持和改進。GPT GPT-3.5和GPT-4 。
考慮到這兩個模型的發佈時間相隔不到三年，人們可能很容易低估它們之間的顯著差異，但這純粹證明了 OpenAI 和HIX.AI在如此短的時間內取得了多少成就。我們只能希望 GPT-5 和未來的模型能夠繼續為人工智慧工具的標準鋪平道路，並改變我們生活、工作、創造和協作的方式。