OpenAI 公司在 2 月 14 日正式发布了其最新的多模态预训练大模型 GPT-4，引发了全球科技界的轰动。GPT- 4 是继去年推出的 ChatGPT 之后，OpenAI 公司在自然语言处理领域的又一重大突破，其性能和能力都有了显著的提升，但同时也带来了更高的成本和限制。
一、GPT- 4 大模型简介
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是由 OpenAI 所开发的自然语言处理模型。随着版本的不断迭代，GPT- 4 作为该系列的最新进展，已经显示出了引人注目的性能。GPT- 4 模型基于 Transformer 架构，并利用大量的训练数据和先进的技术来实现自然语言任务中的表现力和泛化能力。
二、GPT- 4 原理
1. Transformer 架构：GPT- 4 基于 Transformer 架构，采用了自注意力机制（self-attention mechanism）和层次结构来解析和生成序列。Transformer 架构的关键优势在于其并行性和长距离依赖处理能力，使得 GPT- 4 能够高效地学习自然语言的复杂结构。
2. 生成式预训练：GPT- 4 采用生成式预训练（generative pre-training）策略，通过大量无标签的文本数据进行语言建模，学会预测文本中的下一个词汇。这使得 GPT- 4 能够学习到丰富的语言表达和结构知识。
3. 微调与任务适应：在预训练阶段完成后，GPT- 4 可以针对特定的自然语言处理任务进行微调（fine-tuning），从而实现任务适应。通过引入有标签的数据集，GPT- 4 可以获得更精确的任务相关表示，并提高在目标任务中的性能。
三、GPT- 4 在生活中的优势场景
1. 文本生成与纠错：GPT- 4 可以用于自动撰写文章、生成摘要，以及对书面材料进行语法和拼写纠错。
2. 智能问答：GPT- 4 可以提供准确的问答服务，无论是日常生活的琐事还是领域内的专业问题。
3. 对话系统：GPT- 4 具备出色的对话生成能力，可用于搭建自然而流畅的聊天机器人、智能客服等。
4. 文本翻译：GPT- 4 可以在多种语言之间实现自然且准确的文本翻译。
5. 内容审核与舆情分析：GPT- 4 可以帮助企业管理互联网上的不良信息，以及掌握舆论动态。
GPT- 4 是一个基于神经网络的深度学习系统，可以接受图像和文本作为输入，生成文本作为输出。它可以处理各种复杂的任务，比如写小哥、编程、回答问题、生成图表等。它还可以通过人类的反馈来不断学习和改进。
四. 相比于 GPT-3.5 的优势
GPT- 4 相比前一代产品 GPT-3.5，最大的更新在于可以模拟更多的环境状态，生成更多的内容。多模态意味着 GPT- 4 可以通过更多的图片内容生成与之想匹配的文本内容。长内容生成意味着 GPT- 4 可以一次性输出高达 7.5 万个单词的文本，而不是像之前那样只能输出几百个单词。
这些新能力让 GPT- 4 在各种专业和学术的标准测试中表现出了人类水平甚至超越人类水平的成绩。例如，它在模拟律师资格考试中得分位于前 10%，而 GPT-3.5 则只有后 10%。它还在数学、物理、化学等奥林匹克竞赛中取得了优异的成绩。
GPT- 4 也不是没有缺点
1. 数据偏见：由于训练数据源自互联网，GPT- 4 可能会学到部分典型的偏见和误导性信息。
2. 没有 " 理解 " 能力：尽管 GPT- 4 能够根据输入生成相应的文本，但它并没有真正理解语义，更多地是在模仿语言规律和结构。
3. 生成内容的道德风险：GPT- 4 有可能被滥用，产生虚假新闻、恶意言论等不良信息。
4. 泛化能力受限：GPT- 4 在某些低资源语言或领域知识的任务中，可能因为训练数据量不足而表现不佳。
5. 它需要的资源和数据的训练来支撑运行。OpenAI 公司为此专门与微软合作，打造了一个全新的超级计算机。
6. 其次，它需要更多的人工监督和调整来保证其安全性、可靠性和正确性。OpenAI 公司为此建立了一个对抗测试程序和一个开源评估框架。
7. 最后，它也需要更多的金钱来使用。OpenAI 公司宣布，使用 GPT- 4 生成文本的费用将是使用 GPT-3.5 的 30 倍。也就是说，每次输出 7.5 万个单词需要支付 6 美元。
在实际应用中，我们需要关注其局限性，并注意将其与人类专家共同协作，以发挥最大的价值。在未来，我们有理由期待 GPT 系列模型的持续进步，为人类生活带来更多智能化创新。
最后和大家分享下我 GPT- 4 的使用，也是最近几天才通过了 Waitlist，整体比 3.5 好太多了，以下为免魔法 wx 登陆：
附上一些使用截图：
希望这篇文章对您有帮助~
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