- ChatGPT 是一种基于大型语言模型LLMs）的人工智能聊天机器人，最新版本（如GPT 和GPT GPT GPT）比早期版本（如GPT）更先进，提供了更大的模型规模、多模态能力和更好的推理能力。
- GPT 具有超大的上下文窗口，可以处理较长的对话和输入内容，GPTGPT GPT 等新版本甚至可以同时支持文本、图像、音频和视频。
- 较新的GPT 模型，如 o1 系列，旨在通过在生成答案前逐步思考问题来改进推理，从而提供更精确的结果。
最近怎么这么多新车型？
如果您想知道 ChatGPT型号时，可能很难理解所有的区别。
GPT-4 一经发布，便一举超越了其前身。以下是您需要了解的有关GPT-4 与GPT-3 的对比情况。
ChatGPT 是什么？
ChatGPT 是一个由大型语言模型 (LLM) 支持的人工智能聊天机器人，由OpenAI 开发。
它利用机器学习和自然语言处理（NLP）来理解输入并提供相关输出--就像人类对话一样。
GPT 是一种用于训练LLMs 的复杂神经网络架构。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 之间有什么区别？
1.10 倍大的模型尺寸
GPT-3 有 1750 亿个参数，而GPT-4 有 1.8 万亿个参数。
如何实现？GPT-4 架构由 8 个模型组成，每个模型由 2200 亿个参数组成。
2.增加多模态
GPT-3 是单模态的，因此只能处理和生成文本。
GPT另一方面，-4 能够同时处理文本和图像。GPT-4o 结合了文本、音频、图像和视频格式，比其前身更加多模化！
3.更大的上下文窗口
GPT-3 的上下文窗口大小为 2048 个 token。GPT-4的上下文窗口大小为 128k 个字节。
上下文窗口指的是模型可以处理多少文本标记--上下文窗口越大，模型可以处理的输入就越多。
4.更好地推理和解决问题
在多项标准化测试中，GPT-3.5 在及格考生中排名倒数第 10%。但根据OpenAI的测试，GPT-4 在合格考生中排名前 10%。
5.相同定价
GPT-3 和GPT-4 模型均可通过ChatGPT 免费使用。
GPT 有哪些用途？
只要有一定的想象力和技术诀窍，GPT 在工作或个人生活中的应用是无限的。公司正在使用GPT 引擎为销售聊天机器人、人力资源软件甚至个人治疗师提供动力。
以下是用户充分利用ChatGPT 的几种最常见方式：
私人助理
您是否需要一个人帮您处理日常事务而不需要闲聊？
GPT 可以帮助起草电子邮件、设置提醒事项、计划旅行，甚至想出晚餐的点子。这就像拥有了一个从不迟到、不需要喝咖啡休息的私人助理。
客户服务
厌倦了重复回答同样的问题？越来越多的企业正在使用GPT 驱动的客户支持聊天机器人来处理客户咨询并排除故障。把它想象成一个全天候的支持代理，总能提供正确的答案。
创建内容
从博文到社交媒体标题，GPT 可以帮助您更快更好地写作。想不出好点子？它会帮你集思广益。需要完整的草稿？它会帮你搞定。它不会取代你的声音，但绝对可以加快速度。
数据分析
GPT 它可以汇总报告，从电子表格中获取见解，甚至帮助你理解复杂的数据集。这就好比有一位分析师，他能穿过杂音，为你提供重点信息。
编码帮助
遇到编码问题时，GPT 可以帮助您调试代码、提出改进建议，甚至编写整个脚本。代码审查和代码生成机器人已成为各行各业开发人员的主流。
ChatGPT 型号的历史
虽然OpenAI 产生了LLMs GPT -2 和GPT-3，但直到GPT-3.5 这些模型才开始为ChatGPT 提供动力。
GPT-3.5
GPT-3.5于2022年11月发布，是世界上第一个引入ChatGPT 。
GPT-3.5涡轮增压
2023 Turbo 模型的更新提高了ChatGPT的准确性，尽管它使用了与 3.5 相似的模型。
GPT-4
2023 年 3 月，更先进的型号发布。 与GPT-3 相比，GPT-4 功能更强大，优化程度更高。它还向付费用户推出了ChatGPT Plus 。
GPT-4 Turbo
OpenAI 于 2023 年 11 月发布了GPT-4 版本，其中的上下文窗口比其前身大得多。
GPT-4o
GPT-4o 于 2024 年 5 月发布，是OpenAI 第一个真正意义上的多模态LLM 。"o "代表 "omni"（全方位），意指该模型能够分析和生成文本、图像和声音。
值得注意的是，4o 型号的速度是GPT-4 Turbo 的两倍，成本是后者的一半，而且所有ChatGPT 用户都可以使用（有使用限制）。
GPT-4o迷你型
GPT-4o 的迷你版于同年 7 月发布。它的 API 成本甚至低于最初的 4o 型号，并取代GPT-3.5 Turbo 成为ChatGPT 用户的标准型号。
OpenAI o1-preview
OpenAI 最新发布的是 全新的 o1 系列，经过万众瞩目的上市筹备，于 2024 年 9 月 12 日首次亮相。
尽管使用限制较低，但预览模式已立即在ChatGPT 上提供。
o1 模型是第一个声称会推理的LLMs 。如果给 o1 模型一个提示，它不会立即回答，因此等待时间较长。
相反，在决定下一步行动之前，它会对每个步骤进行推理，仔细考虑每条信息及其影响。在考虑完所需的一系列步骤之前，它不会给出答案。
OpenAI o1-mini
o1-mini 比 o1-preview 更小，价格便宜 80%。它适用于需要高级推理的日常任务，如编码或数学。
这对用户和企业意味着什么？
GPT-4 可以以惊人的速度生成海量内容，使公司能够在人工智能的帮助下开展各方面的业务。
使用GPT-4 的企业可以自动生成内容，节省时间和金钱，同时扩大宣传范围。
由于该技术可以处理任何类型的文本，因此 GTP-4 的实际应用实际上是无限的。
GPT 如何发展我的业务？
GPT-4 对功能的关注转化为运营效率的提高。企业可以利用人工智能提升客户支持工作、内容生成策略，甚至改善销售和营销活动。
GPT-4 使企业能够
创建大量内容
新一代高级语言模型使企业能够以非常快的速度创建高质量的内容。例如，企业可以依靠人工智能持续生成社交媒体内容。这有助于企业保持良好的在线形象，而无需花费太多心思。
增强客户支持能力
能够做出类似人类回应的人工智能对客户支持非常有用。通过对客户询问做出清晰的回复，人工智能解决方案可以处理绝大多数常见的客户支持情况。这有助于减少支持单的数量，同时也为客户提供了一种更直接的获取答案的方法。
个性化营销体验
有了GPT-4，创建迎合不同人群的广告内容将变得更加容易。人工智能可以生成有针对性的内容和广告，使其与消费人群更加相关。这一策略有助于提高在线用户的转化率。
构建自定义GPT 聊天机器人
您可以将功能强大的LLMs 用于自己的用途--使用自定义聊天机器人平台构建聊天机器人也很容易。
Botpress 是一个灵活且可无限扩展的人工智能聊天机器人平台。它允许用户为任何用例构建任何类型的人工智能代理或聊天机器人。
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常见问题
1. Is GPT-4 trained on the same data as GPT-3?
No, GPT-4 is not trained on the exact same data as GPT-3. While both models are trained on large-scale internet datasets, GPT-4 uses a more diverse dataset that includes broader linguistic coverage and higher-quality sources to improve factual accuracy.
2. How does OpenAI ensure that newer models like GPT-4 are safer or more aligned?
OpenAI ensures models like GPT-4 are safer by applying techniques like reinforcement learning from human feedback (RLHF), implementing strict content filters, and conducting red-teaming, where experts try to break or misuse the model to expose flaws before public release.
3. What are tokens and how do they translate into real-world usage?
Tokens are text chunks – usually 4 characters or ¾ of a word – used to measure input and output length in GPT models. For example, "OpenAI is great!" is six tokens. Token count affects model cost and how much context the model can process at once.
4. Why does GPT-4 sometimes still hallucinate or make up facts?
GPT-4 hallucinates because it generates text by predicting likely word sequences, not by consulting a verified database. If it lacks context, it may confidently generate plausible but inaccurate information.
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