最近推出的GPT-4 （OpenAI 创建的 GPT 大语言模型的最先进版本）引起了人们对这一新迭代与其前身 GPT-3 之间的显着差异的关注。 GPT-3 的声名鹊起是通过广受欢迎的高级生成文本聊天机器人ChatGPT的形式实现的。
其令人印象深刻的类人反应和细致入微的理解是如此具有革命性，以至于很难想象这一技术壮举能如此快速地改进，然而， GPT-4承诺了更大、更好的功能。 GPT3 与 GPT4 的战斗仍然是一场竞争性的战斗，因为这两种模型都是生成人工智能技术的里程碑式的壮举。
自己尝试一下这两个GPT版本
您可以立即尝试下面的聊天框，并检查GPT-4与 GPT-3，以更深入地了解这些 OpenAI 模型到底有何不同。
什么是 GPT-3 和GPT-4 ？
GPT（生成式预训练 Transformer）是神经网络模型或机器学习模型，已被证明对人工智能的现代进步至关重要。这些模型及其所植根的连接技术为ChatGPT等工具提供了类似人类的上下文理解和对话功能，使它们能够了解人类语言的细微差别，并将其用于工具对用户的响应中。
这些模型在向公众发布之前会使用大量数据（例如网络内容和书籍）进行训练。这就是他们被教导了解上下文、语气和语义的方式。
GPT-3和GPT-4是此类技术的最新发展。自 2018 年发布 GPT 的第一个版本以来，负责创建这些模型的研究实验室 OpenAI 的团队一直致力于推进其大型语言模型 (LLM)。
虽然 GPT-1 在回答问题和提供信息的能力方面还相当初级，但这些模型在短短五年内取得了长足的进步。
GPT-3 是其前身的巨大改进，于 2020 年发布，比 GPT-2 大十倍以上。它拥有令人印象深刻的 1750 亿个参数，这些参数是开发人员在训练模型时微调的变量，以根据新信息提高其性能。
从这个数字来看，微软的图灵自然语言生成（NLG）模型只有 100 亿个参数，但却是 GPT-3 发布之前训练最严格的语言模型。
与之前的 GPT 模型相比，GPT-3 引入的最值得注意的升级是能够编写函数式编程代码、提供更复杂和细致的语言以及创建 AI 艺术。它能够做出类似人类的反应并理解上下文，这在人工智能语言工具中是革命性的，也是ChatGPT立即引起轰动的主要原因之一。
那么， GPT-4呢？ 2023 年，GPT 系列的最新版本GPT-4向公众推出。这个更新的版本无疑在完善 GPT-3 的现有优势以及解决其一些限制方面大有帮助。
GPT-4最令人印象深刻的成就之一是它能够将图像输入视为文本提示并做出相应的响应。虽然此模型仅适用于ChatGPT Plus 用户，但可以使用 Microsoft Bing Chat 免费使用。
什么是大型语言模型 (LLM)？
就其最基本的形式而言，大型语言模型 (LLM) 是一种预测文本算法，它处理自然语言输入，并根据已提供的数据给出一串单词中的下一个单词。这些模型使用大量文本进行了严格训练，例如书籍、文章、登陆页面、社交媒体帖子、短信等。
这些模型使用这些材料来学习语言序列并预测文本模式，这构成了ChatGPT等交互式聊天机器人以及其他人工智能工具的基础。
然而，这种做法并不容易，也不便宜。充当超级计算机的庞大、昂贵的服务器场用于摄取这些文本材料，然后根据遇到的序列“决定”预测文本。此外，开发人员必须选择向法学硕士提供的材料。
如果材料有偏见、不准确或不完整，那么法学硕士生成的响应文本将同样不受欢迎。
什么是开放人工智能？
OpenAI 由旧金山的一群技术领导者于 2015 年成立，最初是一个非营利组织。 SpaceX 和特斯拉的亿万富翁首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）只是该公司最初创立的知名人士之一，其他人还有彼得·泰尔（Peter Thiel）、里德·霍夫曼（Reid Hoffman）、OpenAI 现任首席执行官萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）等人。
该组织的主要目标是在Google或苹果等大型科技公司垄断其潜力之前进一步发展通用人工智能。以创造透明、道德且可供公众广泛使用的人工智能为名，这家小公司赢得了 Infosys 和Amazon Web Services 等硅谷投资者的大量资金。
没过多久，该公司就付出了高昂的成本，几乎不可能以非营利组织的身份运作。 2019年，它转型为一家营利性公司，也是在那时萨姆·奥尔特曼(Sam Altman)接任首席执行官。与微软的 10 亿美元合作确保了 OpenAI 的部分技术能够商业化并获得这家科技巨头的许可。
然而，OpenAI 的盈利模式上限确保投资者只能收回其初始投资的 100 倍，从而创造了非营利性和营利性之间的混合体，其目的是优先考虑其“积极影响人类”的使命。
2022 年 11 月，该公司发布了第一个可以自由交互的聊天机器人ChatGPT后，似乎一夜之间成为家喻户晓的名字。该工具具有类似人类的反应、看似无穷无尽的知识以及展示创造力的能力，这与世界上以前从聊天机器人中看到的任何东西都不同。
它的受欢迎程度也促使全球科技公司竞相发布自己的工具版本，试图与ChatGPT的成就相竞争或效仿，有些甚至成功超越它，例如HIX.AI的HIX Chat 。
自 2018 年发布 GPT-1 以来，该组织在人工智能技术方面不断取得突破性进展，仍然是生成式人工智能工具的主要参与者之一。
发展历程
2018年2月，OpenAI发布了第一个GPT模型GPT-1。该模型有 1.17 亿个参数，用于开发该模型的训练方法基本上是无监督的，重点是训练模型预测句子中的下一个单词，没有规定具体任务。
虽然该模型仍然是生成人工智能文本的早期形式，但在当时仍然是引人注目的，因为它可以从头开始生成可理解的句子甚至文本段落。
第二年，OpenAI 通过 GPT-2 改进了其发明。该模型的 15 亿个参数构成了一个更复杂、更先进的系统，能够对查询和提示提供更长、更连贯的响应。该模型的语言能力得到了升级，但除此之外，第二次迭代没有什么值得注意的成就。
GPT-1 和 GPT-2 都面临着能力和训练数据集方面的限制。随着 2020 年 GPT-3 的发布，这种情况将发生巨大变化。
与 GPT-2 相比，GPT-3 的参数数量大幅增加，是同类产品中第一个实现与人类书写几乎相同的人工智能生成文本的产品。它使用大量书面内容进行训练，打破了人工智能编写文本的模式，并已用于提高自然语言处理 (NLP) 和聊天机器人功能的能力。
随着 2022 年 11 月GPT-3.5的推出，这些功能得到了进一步的微调，并向公众开放ChatGPT就是在这个模型上创建的，它席卷了世界，并让公众了解了快速变化的世界。聊天机器人和人工智能生成文本的能力。
GPT-3.5引起了全世界对 OpenAI 在改善人工智能方面的努力的关注，甚至以其多样化的输出给非科技行业的人留下了深刻的印象，其中包括短篇故事、电子邮件、诗歌、脚本、歌曲、短信、社交媒体内容、还有很多很多。
虽然科技领域的领导者和与该模型互动的普通人都对其能力印象深刻，但 Sam Altman 向大众保证，GPT-3 和GPT-3.5仍然只是人工智能和计算机的真正潜力和未来成就的早期一瞥。语言学习。
果然，不到六个月后，即 2023 年 3 月， GPT-4上线了。最新 GPT 迭代的开发人员承诺比以往更具创造力和协作性，因此更加注重为用户查询和文本提示提供更安全、更详细、更有用的响应。
由于其令人惊叹的 1.76 万亿个参数和更大的数据训练集，更广泛的常识意味着该模型提高了解决问题的能力，并且可以提供更长的文本和更强大的整体上下文。
向公众开放这些模型也有助于 OpenAI 完成其使命，因为通过跨行业的大规模使用和持续测试，每个模型的局限性和弱点很快就会变得清晰起来。
OpenAI 的 GPT-3 和GPT-4有何不同？
首先也是最重要的，数字不言而喻。与 GPT-3 的 1750 亿个参数相比，新的和改进的GPT-4可在超过 100 万亿个参数上运行，这一事实说明了您需要了解的有关其改进的语言学习、速度和整体性能的一切。
GPT-3 与 4 之间的令牌限制（即 LLM 在单次交互中可以处理的令牌数量）也有了很大改进。GPT GPT-4令牌限制已增加到 32,000，这意味着它可以容纳 4 个输入比 GPT-3 长几倍。
GPT-4使用更大的数据集进行训练，使模型暴露在更广泛的背景下，甚至更细致的语气和语言中，可以从中学习和调整其响应。由于这些因素， GPT-4可以提供更准确的财务预测，制定更有影响力的投资策略，并考虑提高事实准确性。
事实性能本身就是一个巨大的改进，使GPT-4对于所有用户来说都是一个巨大的飞跃，因为这意味着该模型生成的内容更加可靠，并且不太可能犯代价高昂的错误。
在写作方面， GPT-4已被证明可以让用户更好地控制所生成文本的语气、表达方式、风格和声音。相比之下，GPT-3 只能改变经过大量再训练生成的文本类型。例如，企业现在可以使用GPT-4以不同的语气设计专业电子邮件，以区别于半开玩笑的广告消息或引人入胜的社交媒体标题。
消息传递还可以针对不同年龄、购买行为和地理位置的目标受众进行定制，因为新模型可以考虑这些上下文线索并相应地调整语言。
更高的语言技能和批判性思维在GPT-4中也更加突出，使其能够解决复杂的品牌问题、进行风险评估并协助产生创意。事实上， GPT-4在多项专业和学术考试中取得了令人印象深刻的高分，例如统一律师考试、LSAT、GRE、AP 考试、AMC 考试，甚至侍酒师考试。
GPT-4超越其前辈的另一个方面是多语言能力。在试验的 26 种语言中的 24 种中， GPT-4的表现优于GPT-3.5和其他基于 MMLU（大规模多任务语言理解）基准的当代法学硕士。然而， GPT-4引入的最引人注目的升级之一是它能够将图像输入视为文本提示。
没错 - 用户现在可以输入文本和图像来指定与视觉或语言相关的任务，这将极大地帮助主要处理图形或多媒体内容的企业和专业人士。
两种型号的价格也存在差异。虽然 GPT-3 本质上可以通过 OpenAI Playground 免费使用，用户可以尝试该模型的 12 种不同变体，但GPT-4确实需要付出一定的经济成本。定价计划起价为 0.03 美元，每 1000 个提示令牌，或者您可以使用ChatGPT Plus 访问该模型的聊天机器人变体，每月 20 美元。
用户如何从高级GPT-4中受益？
GPT-4有望成为多个行业重大变革的催化剂，以多种有价值的方式影响企业、自由职业者、专业人士和学生。以下只是最新 GPT 语言模型可以帮助改进业务实践并提高生产力和效率的一些方法。
希望保护数据、资产和员工免受网络攻击的企业可以使用GPT-4来监控运营、跟踪对敏感信息的访问、分析和报告模式以及响应潜在的网络安全威胁。这将增强消费者对组织的信任，特别是那些处理有价值的个人数据的组织，例如银行和私人保安公司。
此类组织还可以使用这种先进的模型及早检测欺诈活动，从而在此类事件发生后从恢复中节省大量时间、金钱和资源。不规则的买家行为和异常的帐户访问只是GPT-4可以识别并用来提醒相关人员潜在欺诈的一些活动。
销售部门可以使用GPT-4通过跟踪有关买家行为和之前销售数据的信息来预测特定产品和服务的需求和供应。这可以帮助企业更好地管理库存、规划定价模型、有效做广告以及分配资金和资源。
GPT-4承诺通过提供适合个别学生的定制学习体验来改变各级现代教育的面貌。使用学生成绩、出勤记录和技术倾向等数据， GPT-4可以调整课程计划以满足个人需求和能力，为所有年龄段的学生创造更具吸引力和个性化的学习体验。
虽然虚拟 cookie 和数据跟踪目前有助于增强虚拟购物体验，但GPT-4可以通过考虑过去的购买、网络浏览器历史记录、个人偏好等来进一步推动这些努力，从而在更高程度上单独定制在线购物体验。这不仅提高了零售商的销量和品牌忠诚度，还改善了整体购物体验，为消费者带来了更大的轻松和便利。
在医疗保健领域， GPT-4取得了其他GPT模型无法夸耀的成就：通过分析病史和使用临床影像，它能够成功地为遇到医疗保健问题的患者提出相关诊断，并推荐合适的治疗方案。这可以极大地帮助医疗专业人员提供必要的护理，特别是在设施人手不足的低收入地区。
在制造和物流等行业， GPT-4可以利用传感器数据帮助预测未来何时需要对设备进行维护。这可以帮助这些公司通过及早发现功能问题来避免昂贵的停机和昂贵的维修，进一步使他们能够提高生产力并更有效地运营。
营销人员、社交媒体经理和内容创作者可以利用GPT-4的潜力，制定有效的营销策略、表达价值主张、撰写社交媒体标题以及开发长篇文章和博客文章其可读性听起来自然且像人类。
新闻、娱乐和艺术领域也可能受到GPT-4的特性和能力的重大影响。产生新想法、提供替代观点以及分析过去的实践都是这种新的 GPT 模型可以帮助改善这些生计而不使它们完全多余的方式。
虽然GPT-3和GPT-3.5也可以通过上述一些方式帮助用户，但其功能在最新型号中得到了显着增强和微调。性能、语言学习、数据跟踪、上下文考虑和事实准确性方面的升级使该模型的整体实用性更易于访问，并与更广泛的专业和业务功能相关。
GPT-3 与GPT-4的局限性
尽管 GPT-3 甚至GPT-4的能力列表很长且令人印象深刻，但仍然受到某些技术限制的限制。例如，旨在防止滥用和创建攻击性内容的人为障碍是有用且必要的，但它们可能会阻碍 GPT 回答有效问题的能力。
这是与两种模型都相关的问题。这两种模型都无法实时提供信息——这是其他人工智能生成的文本工具已经能够实现的。
如果我们看看 GPT 3.5 与 GPT 4 中的多语言性，这两种模型在可以提供英语以外的语言服务方面仍然受到限制。翻译准确性和所迎合的语言多样性都可以被视为这方面的限制，并且这仍然是这两种模型的障碍。
尽管GPT-4引入了考虑图像输入的显着能力，但它仍然无法将音频或视频视为提示。希望开发人员在创建 GPT-5 时可以考虑这一功能，但我们还不能确定。
使用 GPT 模型的替代工具
如果您认为ChatGPT是 GPT 模型最高效、最有效的使用，那是情有可原的。事实上，其他技术竞争对手使用相同技术创建的工具绝不应该被低估。很容易有人会说，其中一些功能可以匹配甚至超越ChatGPT的功能，而 ChatGPT 也有其局限性和障碍。
一个值得注意的竞争对手是HIX.AI的HIX Chat ，这是一个同时支持GPT-3.5和GPT-4的工具。这款一体化聊天机器人旨在改善沟通，对任何查询提供准确且类似人类的响应，并与用户建立引人入胜的对话。与ChatGPT和许多其他同时代产品不同，它可以直接访问网络，从而能够实时提供最新信息，没有延迟或限制。
令人印象深刻的是，它超越了ChatGPT的能力，可以阅读 PDF 并根据内容回答问题，在提供链接时总结YouTube视频，以及根据网页内容构建上下文对话。它可以通过网络应用程序以及可应用于Google Chrome和 Microsoft Edge浏览器扩展来访问。
虽然没有其他聊天机器人可以拥有上述功能，但 YouChat、Microsoft Bing Chat 和 Perplexity Ask 只是一些最强大的聊天机器人工具，它们可以匹配或超越使用 GPT-3 或GPT-4的ChatGPT的功能。
GPT 的未来演变
虽然 OpenAI 目前将大部分资源用于开发备受期待的 GPT-5 模型，但该模型仍处于早期阶段，尚未得到积极培训。由于培训、试验和安全措施都需要在向公众推出之前实施，因此我们预计该模型的上市还需要一段时间。
将视频和音频特征纳入功能输入需要使用网络编码和视频媒体作为未来 GPT 模型的培训材料，当被问及我们对未来版本的期望时，Altman 提到了这一点。对于法学硕士来说，解释书面文本之外的其他输入的能力将是一个显着的突破，极大地拓宽了他们可以交付和实现的范围。
除了这一预测之外，我们无法预见未来模型能够实现的目标。由于通用人工智能在很大程度上仍然是一个实验领域，新的潜力和意想不到的能力似乎会突然出现，因此根本不知道这些先进设备将来能够学习和适应什么。
总之
毫无疑问，GPT-3 和GPT-4法学硕士都改变了我们所知的通用人工智能的格局，确保人工智能工具将成为未来社会的一个经过认证的方面。
这些模型的进步为HIX.AI等全面、突破性的人工智能平台铺平了道路，这是一个功能强大的“一站式商店”，提供各种人工智能写作解决方案，满足无数消费者的需求，所有这些都得到了支持和改进。 GPT-3.5和GPT-4 。
考虑到这两个模型的发布时间相隔不到三年，人们可能很容易低估它们之间的明显差异，但这纯粹证明了 OpenAI 和HIX.AI在如此短的时间内取得了多少成就。我们只能希望 GPT-5 和未来的模型能够继续为人工智能工具的标准铺平道路，并改变我们生活、工作、创造和协作的方式。