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GPT-4 Turbo 和 GPT-4 的区别
GPT-4 和 GPT-4 Turbo 是目前市场上最先进的语言模型之一。本文将详细探讨 GPT-4 和 GPT-4 Turbo 之间的区别，以帮助用户更好地理解和选择适合自己的模型。 模型简介 GPT-4 GPT-4 是 OpenAI 推出的第四代生成式预训练模型。 GPT-4 相较于前几代模型，在生成文本的流畅度和上下文理解能力上有了显著提升。 GPT-4 Turbo GPT-4 Turbo 是在 GPT-4 基础上的优化版本。 由于其庞大的模型规模，GPT-4 在运行时需要较高的计算资源和时间成本。 GPT-4 Turbo 在保持与 GPT-4 相当的文本生成和理解能力的同时，针对性能进行了优化。 总结 GPT-4 和 GPT-4 Turbo 都是强大的语言模型，但它们在性能、效率和应用场景上有所区别。
61410编辑于 2024-06-06 - 来自专栏老王的互联网生活
GPT-4 来了！GPT-4 介绍与 API 申请
本文分享下 GPT-4 是什么，有哪些更新，以及如何申请使用 GPT-4 API。 二、GPT-4 的能力 在普通聊天中，GPT-4 和 GPT-3.5（ChatGPT）的差别不大，甚至很难感觉出来。 但是在处理更复杂的问题时，GPT-4 的优势就会显现出来，GPT-4 比 GPT-3.5 更可靠，更有创造性，能够处理更细微的指令。 例如下面是 GPT-3.5 和 GPT-4 完成的各种考试，可以看到 GPT-4 明显能够取得更好的结果： 图片 另外，GPT-4 这次最为令人看重的更新还是它接受与处理图像的能力。 总的来说，我们在使用 GPT 模型时，此次 GPT-4 最大的更新就是能够处理图片了，更多的关于 GPT-4 的介绍可以参考官方介绍：https://openai.com/research/gpt-4。
7.9K50编辑于 2023-03-21 - 来自专栏新智元
永别了，GPT-4！
猝不及防地，GPT-4就这样退出历史舞台了。 4月10日，OpenAI正式宣布，即将从ChatGPT中移除两年前推出的GPT-4。 从4月30日起，GPT-4将被当前的默认模型GPT-4o完全取代。 在AI圈的众多消息中，连GPT-4的退出都显得不那么惊爆了。 昨天的更新日志中，OpenAI表示，现在GPT-4o已经成为了GPT-4合格的继任者。 评估中，GPT-4o在写作、编码、STEM等方面始终优于GPT-4。 确实，现在很多人都已经不记得，自己上一次用GPT-4是什么时候了。 当时，全网都在猜测GPT-4的训练成本。后来奥特曼透露，GPT-4的训练成本超过了1亿美元。 终于，在23年11月，速度更快、成本更低的GPT-4 Turbo上线，接替了它的地位。 2023年5月4日，GPT-4正式联网，微软开放搭载GPT-4的全新Bing聊天机器人，全面开放插件系统，无需排队人人可用。
30900编辑于 2025-04-13 - 来自专栏ytkah
GPT-4多模态模型
GPT-4 比 GPT-3 更大更强，能够更准确、更流畅地处理和生成文本。 在GPT-4之前是GPT-3.5，由该模型开发的聊天机器人 ChatGPT 一经面世，便引爆 AI 界的军备竞赛 多模态或成GPT-4最大亮点 微软 AI 技术专家 Holger Kenn 和 Clemens 在微软宣布前，机器学习专家 Emil Wallner 就在推特上预测，称 GPT-4 可能具备这种能力。 Altman 强调，GPT-4 是一次进化，而不是一项革命性的技术。 GPT-4 GPT-4 模型是第四代大型语言模型（LLM），它将是一个多模态模型，会提供完全不同的可能性-例如文字转图像、音乐甚至视频。
1.7K31编辑于 2023-03-13 - 来自专栏AI算法能力提高班
GPT-4 Vision | 指北教程
⚡ OpenAI推出GPT-4 Vision 本文将向您介绍有关 GPT-4 Vision 的所有信息，从访问它到动手进入现实世界的示例，以及它的局限性。 img paper https://cdn.openai.com/papers/GPTV_System_Card.pdf Contents 1️⃣ 什么是 GPT-4 Vision 2️⃣ GPT-4 限制执行危险任务 6️⃣ GPT-4 Vision API调用 Thank you 1️⃣ 什么是 GPT-4 Vision GPT-4 Vision，通常缩写为 GPT-4V，是 OpenAI 高级模型 GPT-4 的一项创新功能。 GPT-4 建立在复杂的深度学习算法之上，使其能够有效地处理复杂的视觉数据。 有了这款具有视觉功能的 GPT-4，您现在可以分析图像输入并开辟人工智能研发可能性的新世界。
3K10编辑于 2023-12-15 - 来自专栏AI
提取GPT-4中的概念
总结：研究人员采用新的可扩展方法，将GPT-4的内部表示分解为1600万个通常可解释的模式，这些模式被称为“特征”，目的是提高语言模型的透明度和可解释性。 我们使用新的可扩展方法将GPT-4的内部表示分解为1600万个通常可解释的模式。目前，我们还不理解如何理解语言模型内部的神经活动。 我们使用我们的配方在GPT-2小型和GPT-4激活上训练了各种自编码器，包括GPT-4上的1600万特征自编码器。为了检查特征的解释性，我们通过展示特征激活的文档来可视化给定特征。 目前，将GPT-4的激活通过稀疏自编码器处理得到的结果相当于一个计算量减少约10倍的训练模型。 我们正在发布一套完整的GPT-2小型自编码器，以及使用它们的代码（打开新窗口），和特征可视化工具（打开新窗口），以了解GPT-2和GPT-4特征可能对应的内容。
35910编辑于 2024-06-07 - 来自专栏kwai
一文读懂GPT-4！
v=out… 本文阅读成本与收益如下： 阅读耗时：5mins 全文字数：3k+ 预期效益 了解GPT-4 知道GPT-4的用途 了解GPT-4的不足 如何体验GPT-4 GPT-4 在 ChatGPT ，并翻译成多国语言，GPT-4的按语言维度的准确率仍然领先其他大型模型 GPT-4可以接受文本和图像作为输入内容（GPT-3只支持文本） 官方识图demo-1：令人震惊的是它竟然能够识别出图示内容的幽默点 -4能够进行图中文字内容的识别分析总结，最终给出摘要文本描述（论文识别分析） 图像输入能力仍是研究预览阶段并未公开 GPT-4的可操控性 与其它模型不同，GPT-4能够在与用户发生真正对话过程之前 - GPT-4 没错！现在，如果将第一个方程乘以 3，新方程会是什么样子？ - 用户 9x + 5y = 21？ - GPT-4 几乎！ 82%（减少错误） GPT-4 根据政策响应敏感请求（例:医疗建议和自我伤害）的频率提高了 29%（更安全） GPT-4能干什么 【文本】与用户进行连续性对话，模型输出内容可设置风格与性质 【文本】
5.9K101编辑于 2023-03-16 - 来自专栏自然语言处理(NLP)论文速递
GPT-4又被超？Inflection新一代大模型，40%算力直逼GPT-4
又一个媲美 GPT-4 的大模型出现了？ 本周四，美国 AI 创业公司 Inflection AI 正式发布新一代大语言模型 Inflection-2.5。 机器之心也简单测试了下，觉得确实还只是「逼近」（不如）GPT-4，感兴趣的读者可以自行体验下。 链接：https://pi.ai/talk 值得注意的是，Inflection-2.5 实现了接近 GPT-4 的性能，而训练过程却仅使用 GPT-4 40% 的算力。 Inflection-2.5 vs GPT-4 Inflection-1 训练使用的 FLOP 约为 GPT-4 的 4%，在各种「IQ 导向」型任务中，其平均性能约为 GPT-4 水平的 72%。 现在，Inflection-2.5 尽管只使用 GPT-4 40% 的 FLOP 来进行训练，但其平均性能却达到了 GPT-4 的 94% 以上。
27710编辑于 2024-03-11 - 来自专栏FreeBuf
火到爆的 GPT-4 来了！
扔掉Chat之后，GPT-4更强大了 如果说基于GPT-3.5模型的ChatGPT还是个在及格线徘徊的“差生”，那么GPT-4的实力则有望踏入“尖子生”行列，不仅更加智能，也更加难以被“欺骗”。 扔掉Chat的前缀后，GPT-4能力发生了明显的变化。 OpenAI演示了一段用GPT-4用26个单词写作的《灰姑娘》故事梗概，其中这26个单词的首字母正好对应26个字母从A到Z的正确排序，足以证明GPT-4在词汇量及语言创作方面能力的强大。 GPT-4将会成为黑客手中的利剑？ 首先我们必须意识到一个问题，越来越智能的GPT-4会不会带来更加可怕的安全风险，或者成为网络犯罪组织手中的“利剑”？ 那么，在GPT-4中，这样的安全隐患将会仍旧存在，各大巨头依旧会对GPT进行防守。 在网安政策方面，GPT-4同样面临踩红线的危险。
801120编辑于 2023-03-29 - 来自专栏Datawhale专栏
GPT-4变笨的原因揭秘
自发布以来，曾被认为是世界上最强大的 GPT-4 也经历了多场「信任危机」。 如果说今年早些时候那次「间歇式降智」与 OpenAI 重新设计 GPT-4 架构有关，前段时间的「变懒」传闻就更搞笑了，有人测出只要告诉 GPT-4「现在是寒假」，它就会变得懒懒散散，仿佛进入了一种冬眠状态 在最近的一篇论文中，加州大学圣克鲁斯分校研究者的新发现或可解释 GPT-4 性能下降的深层原因： 「我们发现，在训练数据创建日期之前发布的数据集上，LLM 的表现出奇地好于之后发布的数据集。」
35010编辑于 2024-04-24 - 来自专栏新智元
GPT-4通过图灵测试，胜率高达54%！UCSD新作：人类无法认出GPT-4
编辑：桃子 庸庸 【新智元导读】GPT-4通过图灵测试了！UCSD研究团队通过实证研究，人类无法将GPT-4与人类进行区分。而且，有54%的情况下，它被判定为人类。 GPT-4可以通过图灵测试吗？ 这意味着，人类在面对GPT-4时，成功分辨的概率跟抛硬币差不多！ 结果还证实了研究人员的第二和第三个假设：人类的通过率明显高于GPT-4的通过率（z=2.42，p=0.017），而GPT-4的通过率高于ELIZA的通过率（z=4.11，p<0.001）。 只有当分析表明ELIZA的通过率低于概率，而GPT-4的通过率不低于概率的情况下，才能判定模型通过了测试。 而根据这一定义，GPT-4显然通过了这一版本的图灵测试。 因为GPT-4的表现会超过大多数人，所以很容易区分谁是人类，谁是人工智能。 研究者对此表示，这确实是我们遇到的一个问题。比如，GPT-4的知识储备「太丰富」或者掌握的语言太多。
42110编辑于 2024-05-22 - 来自专栏量子位
GPT-4救了我狗的命
GPT-4还能长眼睛发现狗有什么危险吗？ 真实的经过是这样子的： 当兽医说无能为力时，他问了GPT-4 发帖人名叫Cooper。 与此同时，他想到了GPT-4。 GPT-4在发布之时公布了一项医学知识测试结果，该测试由美国医师学会开发，最终它答对了75%的问题，相比GPT3.5的53%有很大的飞跃。 Cooper心想，GPT-4说不定真的很擅长诊断疾病。 然后，Cooper问GPT-4： 全面考虑以上所有情况，究竟发生了什么？ 很快，GPT-4开始回答。 神奇的是，当TA将症状告诉GPT-4，GPT-4只一局就给出了正确结果。 所以，GPT-4在疾病诊断上真的这么厉害吗？
35930编辑于 2023-04-06 - 来自专栏Python进阶之路
GPT-4 验明真身的三个经典问题：快速区分 GPT-3.5 与 GPT-4
现在已经有很多 ChatGPT 的套壳网站，以下分享验明 GPT-4 真身的三个经典问题，帮助你快速区分套壳网站背后到底用的是 GPT-3.5 还是 GPT-4。 GPT-3.5 回复：Yesterday（昨天） GPT-4 回复：Past（前天） 测试问题 2：There are 9 birds in the tree, the hunter shoots GPT-3.5 回复：8 只 GPT-4 回复：0 只，其他被吓跑了 测试问题 3：Why did Zhou Shuren beat up Lu Xun （鲁迅为什么暴打周树人） GPT-3.5 回复：稀奇古怪的乱编理由 GPT-4 回复：鲁迅和周树人是同一个人 通过 Python 代码调用 GPT-4 的接口测试如下： import requests import ast # 请求访问的接口 GPT-4 的 API url = 'https://api.zhishuyun.com/chatgpt4?
18.3K40编辑于 2023-04-28 - 来自专栏新智元
Altman力推GPT-4新应用：让GPT-4能穿梭时空，过目不忘的私人AI助理
新智元报道 编辑：润 【新智元导读】Rewind是一款结合了GPT-4能力的时空搜索工具。每个月只要12刀，就能获得一个过目不忘的AI助理。 最近一个GPT-4的应用火了！ 作为个人助理，它能利用GPT-4的能力，针对自己所有的浏览历史，对你的提问进行回答。 用过的用户表示，好用炸了，完全停不下来。 AI助手 而有了GPT-4 API的加持，Rewind就能通过记录下的所有数据，扮演好一个勤勤恳恳地「本地AI助理了」。 当用户向Rewind AI提出问题后，问题和与问题相关的文字数据会被传到GPT-4里生成答案。 「所有东西都在本地存储」和「GPT-4的巧妙应用」，大家有没有听出点什么门道了呢？暗指和GPT-4联网就不可能只把所有数据都本地存储。
35920编辑于 2023-09-09 - 来自专栏深度学习与python
OpenAI 宣布 GPT-4 API 全面开放使用！
作者 | 褚杏娟 当地时间 7 月 6 日，OpenAI 在官网宣布，GPT-4 API 全面开放使用。现所有付费 API 用户都可直接访问 8K 上下文的 GPT-4，无需任何等待。 这意味着全球开发者都能使用 GPT-4 大型语言模型，来增强自己的应用程序或开发全新的生成式 AI 应用。 OpenAI 在博客文章中写道：“自 3 月份以来，数百万开发者请求访问 GPT-4 API，并且利用 GPT-4 的创新产品范围每天都在增长。” “我们设想基于对话的模型未来可以支持任何用例。” GPT-4 可以生成文本（包括代码）并接受图像和文本输入，GPT-3.5 只接受文本并在各种专业和学术基准上表现出“人类水平”。 即使是当今最好的生成式 AI 模型，GPT-4 也并不完美。OpenAI 表示，未来将允许开发人员微调 GPT-4 和 GPT-3.5 Turbo。据 OpenAI 称，该功能将于今年晚些时候推出。
53740编辑于 2023-08-09 - 来自专栏程序员成长充电站
GPT-4的详细信息已经泄露
这位作者说GPT-4的详细信息已经泄露，不知道可信度如何。一些关键信息：- GPT-4的大小是GPT-3的10倍以上。我们认为它在120层中总共有大约1.8万亿个参数。 - GPT-4推理成本是175B参数的Davinchi的3倍。这主要是由于GPT-4需要更大的集群和实现的利用率更低。它的成本估计是0.0049/ 1K tokens。 （目前GPT-4的API价格大约是 参数数量：GPT-4的大小是GPT-3的10倍以上。我们认为它在120层中总共有大约1.8万亿个参数。混合专家模型 - 已确认。 GPT-4 32K：预训练阶段的上下文长度（seqlen）为8k。GPT-4的32k seqlen版本是在预训练后对8k进行微调的结果。 GPT-4推理成本：GPT-4的成本是175B参数的Davinchi的3倍。这主要是由于GPT-4需要更大的集群和实现的利用率更低。
1K20编辑于 2023-09-06 - 来自专栏剑指工控
重磅消息｜OpenAI发布GPT-4 Turbo模型
2023年11月6日，人工智能行业龙头OpenAI发布了GPT-4 Turbo模型。 简单来说，相较于大家都很熟悉的GPT-4，GPT-4 Turbo的进步主要体现在6个方面： 1、AI能够理解更长的上下文对话长度（context length）。 标准版GPT-4模型最多支持8192个token，此前的升级将其提高至最多3.2万个token。 3、GPT-4对于现实世界的知识截止于2021年9月，GPT-4 Trubo的知识则截止于2023年4月。 4、多模态API来了。 在市场极为关注的定价方面，作为行业领先的大模型，GPT-4 Turbo的价格要远低于GPT-4。其中输入Token的价格只有三分之一，而输出Token的价格只有一半。
76210编辑于 2023-11-08 - 来自专栏猫头虎博客专区
猫头虎分享：如何选择GPT-4、GPT-4 Turbo、GPT-4o 和 GPT-4o mini？
猫头虎分享：如何选择GPT-4、GPT-4 Turbo、GPT-4o 和 GPT-4o mini？ 大家好，我是猫头虎 ，今天我们要讨论的是在各种场景下如何选择合适的智能助手模型。 GPT-4 这是OpenAI之前推出的高智能模型，适合大部分任务。它在文本和图像处理上表现出色，还支持音频功能。 GPT-4o 与 GPT-4 Turbo 的对比 速度：GPT-4o 的速度是 GPT-4 Turbo 的2倍。 价格：GPT-4o 比 GPT-4 Turbo 便宜50%。 参考资料 如何访问 GPT-4、GPT-4 Turbo、GPT-4o 和 GPT-4o mini 详细的访问指南，帮助您快速掌握各模型的功能与权限。 GPT-4o vs GPT-4 Turbo 对比 从速度、价格、视觉能力等方面全面对比，帮助您做出明智的选择。
5.4K10编辑于 2024-08-29 - 来自专栏量子位
GPT-4现场被端侧小模型“暴打”，商汤日日新5.0：全面对标GPT-4 Turbo
而且二者还是不在一个“重量级”的那种： 绿人：由GPT-4操纵 红人：由一个端侧小模型操纵 那么这位又小又彪悍的选手到底什么来头？ 单是在《街头霸王》里的表现，这个小模型就颇有一种“天下武功，唯快不破”的气势： GPT-4还在想着怎么决策，SenseChat Lite的拳头就已经打上去了。 并且直接将其定位到了一个新高度： 全面对标GPT-4 Turbo！ 那么日日新大模型5.0版本实力到底如何，我们这就来实测一波~ 有请，“弱智吧”！ 这道题对于人类来说，其实是一个比较简单的问题，但是GPT-4却对此做出了看似一本正经的缜密推导，结果还是错误的。 GPT-4 Turbo。
33310编辑于 2024-04-26 - 来自专栏一个正经的测试
GPT-4的备胎？Mistral AI今日上线！
还是OpenAI的GPT-4的备胎？ 微软已与法国人工智能初创公司 Mistral 达成协议，寻求扩大其在 OpenAI 之外的快速增长行业的参与范围。 GPT-4 的资源密集型设置：相比之下，GPT-4 包含大约 1750 亿个参数，需要更加资源密集型的设置。 GPT-4由于其庞大的规模，在存储和处理更大范围的信息方面具有先天的优势，这在MMLU任务中是有利的。 GPT-4 要求较高的基础设施使其成为许多人难以使用的选择，主要仅限于拥有大量资源的组织。 四、结论 Mistral 和 GPT-4 之间的比较，特别是在 MMLU 性能方面，说明了 AI 领域的重大转变。
29610编辑于 2024-02-28
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