- ChatGPT 是基于大型语言模型（LLM）的 AI 聊天机器人，最新版本如 GPT-4 和 GPT-4o 比早期的 GPT-3 更为先进，拥有更大的模型规模、多模态能力以及更强的推理能力。
- GPT-4 拥有超大的上下文窗口，因此能处理更长的对话和输入，而更新的 GPT-4o 甚至支持文本、图片、音频和视频的多种输入。
- 新一代 GPT 模型，如 o1 系列，通过逐步推理来提升解题能力，生成更为精准的答案。
最近怎么有这么多新模型？
如果你正在为项目选择合适的 ChatGPT 模型，理解它们之间的区别可能会让人头疼。
GPT-4 发布时，性能远超前代。以下是 GPT-4 与 GPT-3 的全面对比。
什么是 ChatGPT？
ChatGPT 是由 OpenAI 开发、基于大型语言模型（LLM）驱动的人工智能聊天机器人。
它利用机器学习和 自然语言处理（NLP） 理解输入并生成相关输出——就像人与人之间的对话一样。
GPT 代表生成式预训练变换器，是用于训练 LLM 的高级神经网络架构。它利用大量公开的互联网数据来模拟人类交流。
GPT-3 和 GPT-4 有什么区别？
1. 模型规模提升 10 倍
GPT-3 拥有 1750 亿参数，而 GPT-4 达到 1.8 万亿参数。
原因？GPT-4 架构由 8 个模型组成，每个模型包含 2200 亿参数。
2. 支持多模态输入
GPT-3 仅支持文本输入和输出。
而 GPT-4 能同时处理文本和图片。GPT-4o 更是整合了 文本、音频、图片和视频，多模态能力大幅提升！
3. 上下文窗口大幅增加
GPT-3 的上下文窗口为 2048 个 token，GPT-4 则扩展到 128k 个 token。
上下文窗口指模型可处理的文本 token 数量——窗口越大，能处理的输入就越多。
4. 推理与解题能力更强
在多项标准化测试中，GPT-3.5 仅处于通过者的后 10%。但根据 OpenAI 的测试，GPT-4 跻身通过者前 10%。
5. 价格相同
通过 ChatGPT，GPT-3 和 GPT-4 模型均可免费使用。
GPT 能做什么？
只要有想象力和技术，GPT 的应用场景几乎无限。企业用 GPT 引擎驱动 销售聊天机器人、人力资源软件，甚至作为个人心理顾问。
以下是用户常用 ChatGPT 的几种方式：
个人助理
想让人帮你处理日常事务又不想闲聊？
GPT 可帮你写邮件、设提醒、规划行程，甚至想晚餐吃什么。就像一个永远不迟到、不需要喝咖啡的私人助理。
客户服务
是否厌倦了一遍又一遍地回答相同的问题？越来越多的组织正在使用GPT驱动的客户支持聊天机器人来处理客户咨询和解决问题。可以把它看作是一个全天候在线、总能给出正确答案的支持专员。
内容创作
无论是写博客文章还是社交媒体文案，GPT都能帮你更快、更高效地完成写作。没有灵感？它可以帮你头脑风暴。需要完整初稿？它也能搞定。它不会取代你的表达风格，但绝对能让你的工作提速。
数据分析
GPT 能总结报告、从表格中提取洞见，甚至帮你理解复杂数据集。就像有个分析师帮你直击重点，省去繁琐。
编程助手
遇到编程难题？GPT可以帮你调试代码、提出优化建议，甚至能生成完整脚本。代码审查和代码生成机器人已经成为各行业开发者的主流工具。
ChatGPT 模型的发展历程
虽然 OpenAI 早期推出了 GPT-2 和 GPT-3 等 LLM，但直到 GPT-3.5，这些模型才真正驱动了 ChatGPT。
GPT-3.5
GPT-3.5 于 2022年11月发布，是全球首次推出的 ChatGPT 版本。
GPT-3.5 Turbo
2023年的 Turbo 版本提升了 ChatGPT 回复的准确性，尽管其模型结构与 3.5 类似。
GPT-4
2023年3月发布了更先进的模型。与 GPT-3 相比，GPT-4 功能更强大，优化更好。 同时还为付费用户推出了 ChatGPT Plus。
GPT-4 Turbo
2023年11月，OpenAI 推出了 GPT-4 的升级版，拥有比前代更大的上下文窗口。
GPT-4o
GPT-4o 于 2024年5月发布，是 OpenAI 首个真正意义上的多模态 LLM。“o”代表“omni”，意指该模型能分析和生成文本、图片和音频。
值得注意的是，4o 模型的速度是 GPT-4 Turbo 的两倍，成本仅为一半，并向所有 ChatGPT 用户开放（有使用限制）。
GPT-4o Mini
同年7月，GPT-4o Mini 版本发布。其 API 成本比原始 4o 模型更低，并取代 GPT-3.5 Turbo 成为 ChatGPT 用户的标准模型。
OpenAI o1-preview
OpenAI的最新发布是全新o1系列，于2024年9月12日正式推出，备受期待。
预览模型在 ChatGPT 上立即开放使用，但有较低的使用限制。
o1 系列是首批声称具备推理能力的 LLM。如果给 o1 模型一个提示，它不会立刻作答——因此等待时间较长。
它会逐步推理每一个步骤，仔细考虑每条信息及其影响后再决定下一步行动。只有在理清所有步骤后，才会给出答案。
OpenAI o1-mini
o1-mini 比 o1-preview 更小，成本降低 80%。它专为需要高级推理的日常任务设计，如编程或数学。
GPT-5
用户尚不确定最新的 o1 系列是取代还是作为GPT-5 模型的前身。或许要等到 OpenAI 下次发布会才有定论。
这对用户和企业意味着什么？
GPT-4 能以极快速度生成大量内容，帮助企业用人工智能提升各项业务效率。
率先应用 GPT-4 的企业能自动化内容生产，节省时间和成本，同时扩大影响力。
由于该技术可处理任何文本，GPT-4 的实际应用几乎没有限制。
GPT如何助力我的业务增长？
GPT-4 注重实用性，能显著提升运营效率。企业可用 AI 扩展客户支持、内容生成，甚至优化销售和市场活动。
GPT-4 让企业能够：
批量生成内容
新一代高级语言模型让企业能以极快速度产出高质量内容。例如，企业可依赖 AI 持续生成社交媒体内容，保持良好线上形象，无需投入大量精力。
提升客户支持能力
能够生成类人回复的 AI 在客户支持中非常有用。通过为客户问题提供清晰的答复，AI 解决方案可以处理绝大多数常见的客户支持场景。这不仅有助于减少支持工单数量，还为客户提供了更直接的答疑方式。
个性化营销体验
有了 GPT-4，更容易为不同群体定制广告内容。AI 能生成更贴合受众的定向内容和广告，有助于提升转化率。
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常见问题
1. GPT-4 的训练数据和 GPT-3 一样吗？
不是，GPT-4 并非使用与 GPT-3 完全相同的数据训练。虽然两者都基于大规模互联网数据集，但 GPT-4 的数据集更为多样，涵盖更广泛的语言和更高质量的来源，以提升事实准确性。
2. OpenAI 如何确保 GPT-4 等新模型更安全、更符合规范？
OpenAI 通过采用人类反馈强化学习（RLHF）、实施严格内容过滤，并进行红队测试（专家尝试攻击或滥用模型以发现漏洞）等方式，确保 GPT-4 等模型更安全、更合规。
3. 什么是令牌（tokens），它们如何对应到实际使用中？
令牌是文本片段——通常为 4 个字符或大约 3/4 个单词——用于衡量 GPT 模型输入和输出的长度。例如，“OpenAI is great!” 这句话包含六个令牌。令牌数量会影响模型的费用，以及模型一次能处理多少上下文。
4. 为什么GPT-4有时仍然会产生幻觉或编造事实？
GPT-4 之所以会产生幻觉，是因为它通过预测最可能出现的词序列来生成文本，而不是查询经过验证的数据库。如果缺乏足够的上下文，它可能会自信地生成看似合理但实际上不准确的信息。
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