GPT-4是什么，它与GPT-3和其他语言模型相比如何？
在人工智能领域，语言建模的最新突破带来了一个新的竞争者：GPT-4。基于其前身GPT-3的成功，GPT-4承诺进一步推动自然语言处理的边界。但是，GPT-4究竟是什么，它如何与GPT-3和其他语言模型相比呢？在本文中，我们将了解什么是GPT-4，探讨其先进性和功能，以及它如何与其前身和其他领先的语言模型相比。
语言模型是计算机程序，旨在根据给定的输入，例如单词、短语或提示，生成自然语言文本。这些模型已经在各个领域得到广泛应用，包括聊天机器人、文本摘要、机器翻译和内容创作。
GPT-3是什么？
自2020年5月发布以来，GPT-3在自然语言处理（NLP）领域取得了显着的成就，备受推崇。 GPT-3拥有惊人的1750亿参数，这些参数确定神经网络处理输入和输出的方式，使其成为有史以来最大的语言模型。 实际上，它比其前身GPT-2的15亿参数多100倍以上。
GPT-3 自称可以根据适当的提示生成几乎任何话题的连贯和多样化的文本。它还可以执行各种自然语言处理任务，包括回答问题、写作文、撰写电子邮件、创建标题，甚至生成计算机代码。然而，GPT-3 也存在一些限制和挑战。其中包括：
- 计算能力和能量消耗：训练和运行GPT-3需要大量的计算资源和能量。
- 不准确或误导性输出：如果输入含糊不清或带有偏见，GPT-3 可能会产生不准确或误导性信息。
- 攻击性或有害内容：当提供恶意或不适当的提示时，GPT-3可能会生成攻击性或有害内容。
- 缺乏常识或事实知识：如果它所学习的基础数据不完整或不一致，GPT-3可能缺乏常识或事实知识。
- 控制和可解释性：由于其黑盒性质，控制或解释GPT-3的输出可能会具有挑战性。
这些挑战促使研究人员和开发人员寻求增强语言模型以解决其缺点的方法。在这方面，备受期待的是GPT-4，即GPT的即将推出的版本。
GPT-4是什么？
在2023年3月14日，OpenAI 发出了一则开创性的声明，介绍了一个具有重要意义的多模式语言模型——GPT-4。与它之前的型号 GPT-3 和 GPT-3.5 不同，GPT-4 通过纳入图像输入，拓展了范畴，从而使数据的理解更加综合全面。
作为OpenAI不断努力推进深度学习和创建越来越复杂的语言模型的最新里程碑，GPT-4在性能和功能方面设定了新的基准。它表现出在各种专业和学术领域中人类水准的熟练程度，包括在模拟的律师考试中取得令人印象深刻的得分，超过了相当一部分考生。
建立在与 GPT、GPT-2 和 GPT-3 相同的深度学习基础上，GPT-4 利用了转换器神经网络架构的变革性能力。然而，GPT-4 凭借其庞大的规模和增强的功能脱颖而出，拥有惊人的 1.5 万亿参数（相比之下，GPT-3 只有 1750 亿）。这种巨大的容量使得 GPT-4 可以处理文本和图像输入，从而彻底改变了它的多功能性。
GPT-4的操作是基于输入内容生成文本或图像输出。它在许多任务中表现出色，从创意和技术写作合作到描述图像中的幽默，从截屏中总结文本，甚至回答带有图表的考试问题。
GPT-4的成功关键在于其使用自注意力技术，该技术使模型能够识别不同输入和输出组件中的相关信息。通过关注最相关的细节，GPT-4生成连贯和一致的输出。此外，GPT-4采用自回归生成，逐个生成输出令牌，使用先前的令牌作为每个后续生成步骤的上下文。
GPT-4的显著优势和特点：
GPT-4 带来了几个显著的好处和特点，包括：
- 增强的可靠性和创造力：GPT-4在可靠性和创造力方面超越了其前身GPT-3.5，使其能够有效处理更加细致的指令。
- 对齐和更安全的方法：经过增加人类反馈以及与人工智能安全和保障专家合作，GPT-4相比于GPT-3.5表现出更好的对齐和安全性。
- 多功能和灵活性：GPT-4的多模态能力和扩展的通识知识赋予它更广泛的问题解决能力，使它成为一款多功能和灵活的语言模型。
- 可访问和协作：通过通过ChatGPT和API（带有等候列表）发布文本输入功能，以及与单个合作伙伴进行图像输入功能的合作，GPT-4促进了可访问性和协作潜力。
GPT-4是语言模型演进中的重要里程碑，将文本和图像理解相结合，为自然语言处理揭示了新的可能性。凭借其开创性的能力和进步，GPT-4注定将塑造AI驱动的语言处理的未来，并赋予不同的行业和应用以力量。
区别：GPT-3与GPT-4
参数：GPT-3 拥有 1750 亿个参数，而 GPT-4 有数万亿个（估算）参数。
语式：GPT-3是单模式，仅生成文本，而GPT-4是多模式，可以生成文本和图像。
数据来源：GPT-3从互联网获取文本源以生成结果，而GPT-4从互联网获取文本、图像、视频、音频和其他数据源来进行结果的生成。
性能：GPT-3 擅长生成连贯且多样化的文本，但容易出现错误和不一致的问题。GPT-4 擅长生成准确、有创意和可靠的文本，拥有改善的推理和学习能力。
任务：GPT-3 可以执行各种 NLP 任务，如回答问题、写作文、撰写电子邮件、创建标题和生成代码。GPT-4 也可以执行与 GPT-3 相同的任务。唯一的区别是，GPT-4 可以执行更复杂和多样化的任务，需要结合文本和图像模式，例如翻译图像。
技术：GPT-3使用transformer体系结构和注意机制从大量的文本数据中学习。GPT-4采用与GPT-4相似的体系结构，但增加了更多人类反馈和指导，以调整模型以适用于特定领域和任务。
评估：GPT-3不适用于模拟酒吧考试等专业和学术基准测试，而GPT-4更适用于学术写作，表现接近于人类。
GPT-4 与其他语言模型的比较
GPT-4基于与其先辈GPT、GPT-2和GPT-3相同的深度学习方法，使用被称为Transformer的神经网络架构来从大量文本数据中学习。然而，GPT-4比其先前版本更大更强大，具有1.5万亿个参数（相对于GPT-3的1750亿个参数），并且能够处理文本和图像输入。
GPT-4在2023年与其他语言相比如何？
开发大型语言模型(LLMs)的主要挑战之一是让它们在不同的语言和领域中都能表现出色。当今大多数机器学习数据和信息都是英文的，因此在其他语言中训练LLMs可能会具有挑战性。
GPT-4比GPT-3.5和其他LLM更善于理解非英语语言。根据OpenAI研究人员的研究，GPT-4在测试的26种语言中有24种超越了GPT-3.5和其他LLM（Chinchilla，PaLM）的英语表现，包括像拉脱维亚语、威尔士语和斯瓦希里语等低资源语言。
GPT-4在适应不同领域方面也比GPT-3.5和其他LLM更优秀。根据OpenAI研究人员的另一项研究，GPT-4在领域适应任务（如新闻文章摘要、生成产品评论和回答小知识问答）方面表现优于GPT-3.5和其他LLM（BART、T5）。
GPT-4并不完美。它在自然语言理解的某些方面仍面临各种困难，例如常识推理、世界知识和语言多样性。它还面临一些伦理和社会挑战，例如偏见、公正、隐私和滥用问题。
GPT-4是人工智能领域的一项显著成就，但这并不是终点。OpenAI计划继续改进GPT-4，使其更易于用户访问和协作。它也希望激发更多的多模态模型和语言理解方面的研究和创新。
