2025-02-24 智能 0
GPT-4的问世，让ChatGPT黯然失色
作为人工智能发展史上的一座里程碑，ChatGPT自2022年11月30日发布以来，一直在科技界引起了热议。然而就在它的光环尚未完全褪去之时，OpenAI公司于2023年3月14日宣布推出了新一代AI语言大模型——GPT-4，并称其为“最先进的系统”，能够生成更加安全、有用的响应。
那么，在同为人工智能技术驱动的自然语言处理工具（AI语言大模型）中的同行相比，GPT-4究竟有哪些先进之处？支持这些先进之处的底层逻辑又是怎样的？为了揭开这一谜团，本文将从两个维度进行比较：首先，从基础模型层面对比GPT-4与GPT-3.5；其次，从应用能力层面探讨GPT-4与ChatGPT之间的差异。
01
基础模型对比：从参数规模到知识广度
尽管两者都采用相同的原理，即自回归生成关联统计方法、无监督学习预训练和后续监督学习微调，以及基于Transformer算法框架，但不同的是，演变点主要体现在三个方面：参数个数、预训练数据量以及输入信息支持能力。
具体而言：
参数规模：
GPT-3.5拥有1750亿个参数，而此数字在GPT-4中提升至5000亿（或更高），意味着更大的计算能力和更复杂的问题解决能力。
预训练数据：
GTP-3.5使用了45TB大小互联网上的文本数据，而不同时期版本则包含更多类型如书籍、论文等，以及可视化信息。
输入信息支持：
GTP-3.5仅接受单模态文本输入，而对于图像和多种格式文件，如带文字和照片文件、图表或屏幕截图提供多模态输入支持，这使得用户可以结合两类信息进行交流。
图1 OpenAI历代大型语言模型参数与预训练数据量对比
02
应用功能扩展：从回答到创造性写作
除了改善基础模型外，新一代系统还增加了更多功能，使其不再局限于文字回答和剧本写作。例如，它能看图回答问题，对图片内容进行描述分析，还能总结大量文档内容并提出修改建议。这样的扩展增强了用户体验，并打开了新的商业前景，比如成为智能助手或者教育辅助工具。
03
性能提升与安全性改进
通过提高事实性测试分数40%，减少敏感请求错误29%以及非合规解答降低82%，这项技术证明自身已经取得显著成就，同时也确保了一定的安全标准。这表明，不仅在知识库范围上有所突破，而且在实际应用中也更加可靠。此外，由于不断地针对攻击模式进行更新，其抵御恶意用途风险也有所加强。
综上所述，无论是在理论还是实践操作上，都显示出一个清晰的事实——即便是如此优秀的人工智能产品，也无法阻止科技界永远向前迈步。在这个不断变化的大环境下，我们是否应该期待更多关于如何利用这种力量来帮助人类社会发展呢？
