GPT4模型与GPT4-Turbo模型的区别

GPT4模型与GPT4-Turbo模型的区别 GPT-4和GPT-4 Turbo都是由OpenAI开发的自然语言处理模型。 1⃣ 大小和参数：GPT-4是一个更大的模型，拥有1.75万亿个参数，而GPT-4 Turbo是一个更小的模型，参数数量较少。这意味着GPT-4在处理更复杂的任务和生成更长的文本时可能会更出色，而GPT-4 Turbo则更适合于快速响应和简短的文本生成。 2⃣ 速度和效率：由于GPT-4 Turbo的参数数量较少，它在处理任务时通常会更快，更高效。这使得GPT-4 Turbo更适合于实时应用和对响应时间要求较高的场景。 3⃣ 适用场景：GPT-4适用于更广泛的应用场景，包括但不限于自然语言生成、问答系统、对话系统、摘要生成等。而GPT-4 Turbo更适合于一些简单的任务，如快速回答问题、提供简短的建议或摘要等。 4⃣ 成本：由于GPT-4的计算资源需求更高，因此其使用成本通常会更高。而GPT-4 Turbo由于其更小的模型和更高的效率，其使用成本通常会更低。

GPT是如何获得它的能力的？ 追踪语言模型的涌现能力 | 最近，OpenAI的预训练模型ChatGPT给人工智能领域的研究人员留

GPT是如何获得它的能力的？ 追踪语言模型的涌现能力 | 最近，OpenAI的预训练模型ChatGPT给人工智能领域的研究人员留下了深刻的印象和启发。毫无疑问，它又强又聪明，且跟它说话很好玩，还会写代码。它在多个方面的能力远远超过了自然语言处理研究者们的预期。于是就有一个问题：ChatGPT 是怎么变得这么强的？它的各种强大的能力到底从何而来？在这篇文章中，我们试图剖析 ChatGPT 的突现能力（Emergent Ability），追溯这些能力的来源，希望能够给出一个全面的技术路线图，来说明 GPT-3.5 模型系列以及相关的大型语言模型是如何一步步进化成目前的强大形态。 这篇文章旨在能够促进大型语言模型的透明度，成为开源社区共同努力复现 GPT-3.5 的路线图。

OpenAI大模型GPT-5要来了！“提升很大”

OpenAI大模型GPT-5要来了！“提升很大” “它的性能非常棒，提升很大。”一位看过GPT-5大模型演示的CEO表示。该CEO表示，OpenAI使用他的公司独有的用例和数据展示了GPT-5。他说，OpenAI还提到了该模型尚未发布的其他功能，包括调用OpenAI正在开发的AI代理来自主执行任务。企业客户向OpenAI付费使用增强版ChatGPT。随着OpenAI拓展业务，其CEO山姆·奥特曼(Sam Altman)打造自己不断壮大的AI帝国，面向企业客户的销售成为了OpenAI的主要收入来源。不过，OpenAI尚未设定GPT-5的发布日期，这意味着公司内部对于这款大模型的发布时间预期可能会发生变化。据知情人士透露，OpenAI仍在训练GPT-5。在训练完成后，OpenAI将在内部对GPT-5进行安全测试，并进一步进行“红队”测试。在“红队”测试过程中，OpenAI员工和一些通常经过精选的外部人员会以各种方式对该工具进行挑战，以便在其向公众发布之前发现问题。知情人士指出，目前还没有GPT-5完成安全测试的具体时间表，所以该模型的发布日期可能会因为这一过程而推迟。GPT-4退化一年前，OpenAI针对ChatGPT发布了最后一次重大更新，该聊天机器人目前使用的是GPT-4大模型。OpenAI称，GPT-4的响应比之前的GPT-3要快得多，准确得多。OpenAI在2023年晚些时候发布了更强大的GPT-4 Turbo模型，以解决一个被称为“懒惰”的问题，因为该模型有时会拒绝回答提示问题。像GPT-4这样的大语言模型是通过从网络上收集的大量数据进行训练的，以权威的语调回应用户提示，呈现出类似人类语言模式的特点。这种语调以及所提供信息的质量可能会受到训练数据的影响，具体取决于OpenAI在开发和维护工作中所使用的数据更新或其他变化。目前，社交媒体Reddit上的几个论坛一直在抱怨GPT-4的退化和ChatGPT的糟糕输出。知情人士透露，OpenAI内部人士希望GPT-5更加可靠，给公众和企业客户留下深刻印象。与此同时，OpenAI还卷入了版权诉讼中。从技术上讲，AI模型的许多最关键训练数据都归版权所有者所有。OpenAI和许多其他科技公司都反对更新联邦法规，以限制大模型如何获取和使用这些材料。目前，OpenAI正在应对《纽约时报》等数据版权所有者发起的诉讼。截至发稿，OpenAI发言人尚未就此置评。 ... PC版： 手机版：

OpenAI 发布新一代大型多模态模型 GPT-4

OpenAI 发布新一代大型多模态模型 GPT-4 GPT-4 是一个大型多模态模型，可以接受文本和图像输入。GPT-4 在各种专业学术基准上有着人类水平表现，例如模拟律师考试中，GPT-4 的得分约为前10%，而 GPT-3.5 的得分约为倒数10%。 在多语言测试中，GPT-4 优于 GPT-3.5 和 Chinchilla (来自DeepMind) 还有 PaLM (来自谷歌) ，包括英语性能还有拉脱维亚语、威尔士语和斯瓦希里语等低资源语言。 OpenAI 还开放了角色扮演和性格定制能力，开发人员和用户可以自定义他们的AI风格，而不是具有固定冗长、语气和风格的经典 ChatGPT 个性。 ChatGPT Plus 订阅用户现可直接 GPT-4 ，未来将对免费用户开放一定数量的 GPT-4 体验。GPT-4 API 需要候选名单，每1k prompt tokens 的价格为$0.03，每1k completion tokens 的价格为$0.06。目前图像输入处在研究预览阶段，仅对少部分客户开放。 微软在 GPT-4 发布后也正式 Bing Chat 基于 GPT-4 运行，同时 Bing Chat 的 Edge 边栏功能上线。与数据停留在2021年9月的 GPT-4 离线版本不同，Bing Chat 可联网获取实时信息并且免费。

网站AI SDK网站功能：AI模型比较

网站AI SDK 网站功能：AI模型比较 网站简介：一个比较和测试顶级AI模型的平台，可以在这里并排对比OpenAI GPT、Anthropic Claude、Google Gemini、Llama、Mistral等多种AI模型。 展示了各种AI模型的实际应用示例，可以登录并保存自己的测试记录，方便后续访问和比较。 网站链接：点击打开 频道 群聊 投稿 商务

ChatGPT 的 Prompts 不用多，一个 IIO 模型就行。

ChatGPT 的 Prompts 不用多，一个 IIO 模型就行。 指令（Instruction）：希望 AI 执行的指定事项 - 角色：通过限定 AI 的身份和能力范围，让它输出更符合要求的内容，例如扮演老师，教我们学编程； - 模型：让 AI 基于成熟的思维框架进行思考，例如 STAR 法则、二八定律等； - 任务：该指令必不可少，指定了 AI 要做的具体事情，例如查询天气、回答问题等。 输入（Input Data）：一些可供 AI 参考的素材或数据 - 背景：提供对话的补充信息，能够让 AI 更好地理解上下文； - 受众：假设 AI 生成的内容，会由怎样的人群阅读，例如儿童、牙医等； - 素材：提供一些需要 AI 加工相关文本、图片或其他资料，以扩展模型的知识和信息； - 示例：通过提供一些例子，让 AI 参考并生成符合预期的内容 输出（Output Indicator）：限定输出内容的类型、格式等 - 模板：模板定义了 AI 对话的基本结构、内容格式； - 风格：规定 AI 的风格或语气，例如幽默、可爱，或者模仿名人讲话； - 要求：明确 AI 应满足的具体要求或标准，例如准确性、可读性； - 限制：设定模型的限定条件，例如生成数量、最大长度、敏感内容过滤等。 通过 IIO 模型的 11 个 Prompts 基础元素的排列组合，你完全能写出复杂的 ChatGPT 指令，满足日常 AI 办公场景。 #AI工作流 #AI的神奇用法