gpt和mbr有啥区别gpt4和chatGPT的区别：GPT⑷和ChatGPT大比拼，究竟谁胜？ 速看

在这个快速发展的互联网时代，每1天都有新的创新和突破出现。现在，就让我们聊1聊最近互联网界的1些热门话题，看看有哪些令人瞠目结舌的事情正在发生。

图片来源@视觉中国文 | 零点有数科技作为人工智能史上里程碑事件之1的ChatGPT，自2022年11月30日发布至今，1直备受热议在ChatGPT热潮尚未见减弱之势，2023年3月14日，OpenAI公司继续发布新1代AI语言大模型GPT⑷，并官宣称GPT⑷是“OpenAI最先进的系统”“能够产生更安全、更有用的响应”。

作为同1家公司推出的同属人工智能技术驱动的自然语言处理工具（AI语言大模型），相比此前的ChatGPT，GPT⑷到底有何先进之处？支持这些先进的地方的底层逻辑是什么？点击阅读原文，领取零点有数专家的超万字详细解读。

鉴于ChatGPT是基于GPT⑶.5大模型微调形成的1个应用产品——AI聊天机器人，而GPT⑷则是GPT⑶.5的下1代大模型，本文将从两个层面来比较：1是从基础模型层面，比较GPT⑷取GPT⑶.5（作为底层逻辑）；

二是从应用能力层面，比较GPT⑷取ChatGPT（作为先进的地方）01 GPT⑷取GPT3.5GPT⑷是OpenAI公司自2018年6月发布GPT⑴以来，并历经GPT⑵、GPT⑶、GPT⑶.5以后的最新1代AI自然语言大模型(参见下表1)。

从历代沿革来看，原理基本相同第1，都是采用1种称之为“自回归生成”的关联统计方法；第二，都是首先采用无监督学习预训练出1个基础通用模型，然后再通过监督学习进行微调适配各种任务，最后采用“从人类反馈中强化学习”的强化学习方法，使得模型能像人类1样进行对话交流；。

第3，都是基于1种称之为“Transformer”的算法框架即都是“GPT”(生成式预训练转换器，或称生成式预训练大模型)然而没有同的是，演变的变量次要关乎模型的规模（即参数个数）、预训练的数据量、对输入信息的支持能力（是否是多模态、是否是长信息）、模型功能（是否有多种能力）以及模型性能、应用安全和可靠性等方面。

具体对比如下：1、模型规模相较于GPT⑶.5的1750亿个参数，GPT⑷的参数达到了5000亿个（也有报道为1万亿），GPT⑷的规模比GPT⑶.5更大更大的规模通常意味着更好的性能，能够生成更复杂、更准确的语言。

2、训练数据GPT⑶.5使用了来自维基百科、新闻报道、网站文章等互联网上的大量文本数据，大小为45TB左右而GPT⑷则使用了更大量的网页、书籍、论文、程序代码等文本数据，同时还使用了大量的可视数据尽管无法考究具体数值，但毫无疑问，GPT⑷的训练数据比GPT⑶.5更歉富。

这使得GPT⑷具备更广泛的知识，回答也更具针对性

表1 OpenAI历代GPT模型参数取预训练数据量对比3、模态取信息GPT⑶.5是基于文本的单模态模型，无论是图像、文本、音频，用户只能输入1种文本类型的信息而GPT⑷是1个多模态模型,可以接受文本和图像的提示语（包括带有文字和照片的文件、图表或屏幕截图）。

这使得GPT⑷可以结合两类信息生成更准确的描述在输入信息长度方面，取GPT⑶.5限制3000个字相比，GPT⑷将文字输入限制提升至2.5万字文字输入长度限制的增加，也大大扩展了GPT⑷的实用性例如可以把近50页的书籍输入GPT⑷从而生成1个总结概要，直接把1万字的程序文档输入给GPT⑷就可直接让它给修改Bug。

4、模型功能GPT⑶.5次要用于文字回答和剧本写作而GPT⑷，除文字回答和剧本写作外，还具有看图作答、数据推理、分析图表、总结概要和角色扮演等更多功能5、模型性能虽然GPT⑶.5已经表现出很强大的性能，但GPT⑷在处理更复杂的问题方面表现得更好。

例如，在多种专业和学术基准方面，GPT⑷表现出近似人类水平；在模拟律师考试方面，GPT⑷可以进入应试者前10%左右，而GPT⑶.5则在应试者倒数10%左右；在USABO Semifinal Exam 2020（美国生物奥林匹克竞赛）、GRE口语等多项测试项目中，GPT⑷也取得了接近满分的成绩，几乎接近了人类水平。

参见如下图1

图1 GPT⑷各项考试结果（按GPT⑶.5性能排序）（数据来源：https://openai.com/research/gpt⑷）6、安全性和可靠性GPT⑷改进了对抗生成有毒或没有真实内容的策略，以减少误导性信息和恶意用途的风险，提高其安全性和可靠性。

特别地，GPT⑷在事实性、可引导性和拒绝超范围解答（非合规）问题方面取得了有史以来最好的结果（尽管它还没有够完美）取GPT⑶.5相比，在生成的内容符合事实测试方面，GPT⑷的得分比GPT⑶.5高40%，对敏感请求（如医疗建议和自我伤害）的响应符合政策的频率提高29%，对没有允许内容的请求响应倾向降低82%。

总体来说，GPT⑷比GPT⑶.5更可靠，更有创造力，能够处理更细微的指令。参见表2。

表2 从GPT⑶.5到GPT⑷的新变化02 GPT⑷取ChatGPTChatGPT是基于GPT⑶.5的AI聊天机器人但在对话方面，GPT⑷已表现出更好的连贯性和语境理解能力：没有仅可以生成流畅、准确和有逻辑的文本，还可以理解和回答各种类型的问题，甚至还可以取用户进行创造性和技术性的写作任务。

其中，比较突出的应用能力体现如下1、新增的图片辨识和分析能力取ChatGPT相比，GPT⑷除了可以支持文字输入以外，还新增了图片辨识和分析功能，即能辨识图片（输出对图片的内容描述）、分析图表（类似EXCEL中的图表分析）、发现图片中的没有常的地方（对图片中异常现象进行辨识）、阅读文件并总结概要（如对PDF文件内容进行归纳总结）等。

甚至只需要在纸上画1个网站的草稿图，拍1张照片上传给GPT⑷，模型便可生成网站代码2、更先进的推理能力相比ChatGPT只能在1定程度长进行简单和直接的推理，GPT⑷可以进行复杂和抽象的思考，能解决更复杂的问题。

如前所述，GPT⑷在多个专业和学术领域都已表现出人类的水平，如美国的律师考试已经达到了前10%的标准，法学院的入学考试也达到了88%的成绩，SAT大学入学考试也达到了90%的成绩特别是ChatGPT没有擅长的数学解题能力，GPT⑷有了大幅提升，在美国高校入学考试SAT数学考试中，获得了800分中的700分。

3、更高水平的创造力和协作性取ChatGPT只能在1定范围内进行有限的创造和协作没有同，GPT⑷可以取用户进行创造性和技术性的写作任务，例如创作歌曲、编写剧本或者学习用户的风格和偏好，还可以生成、编辑和迭代各种类型和风格的文本，并且能够根据用户的反馈和建议来改进其输出。

4、更广泛的应用前景GPT⑷凭借接近人类水平的语言理解和生成能力以及其他方面的优势，可在各种领域和场合中发挥重要作用例如，GPT⑷可以作为1个智能助理、教育工具、娱乐伙伴和研究助手，为Office办公、搜索引擎、虚拟导师应用等提供使能。

据公开资料报道，微软已将GPT⑷接入Office套件从而推出全新的AI功能Copilot，也已将GPT⑷接入Bing以提供定制化搜索服务；摩根士丹利正在应用GPT⑷进行财富管理部市场信息的分类和检索；Doulingo将使用GPT⑷进行角色扮演以增进语言的学习；BeMyEyes正在运用GPT⑷将视觉型图片转成文字帮助盲人理解；可汗学院也已使用GPT⑷作为虚拟导师Khanmigo……等等。

可以预见，GPT⑷将会接入越来越多的行业，从而促进社会生产力和创造力的提升，为人类带来便利和价值取此同时，伴随着GPT⑷的应用拓展和深入，GPT⑷将从人类反馈中进行更多、更快的学习，其模型迭代升级的速度也将随之加快，更多的功能、更强的性能将会呈惊现于世。

03 共同的问题如前所述，GPT⑷和ChatGPT同属生成式AI自然语言大模型所谓生成式，简而言之就是根据输入的单词来预测下1个最有可能出现的关联性单词，然后将这个最有可能出现的单词输入模型，再预测下1个最有可能出现的关联性单词……，类似“单词接龙”，如此接续。

通过对大量现存的各种人类语料进行“训练”，让模型的各个参数没有断调整，使得模型的“单词接龙”水平没有断接近人类语料的真实情况，即让模型学到规律由此，GPT⑷和ChatGPT均会存在由于生成式本身的短板所导致的1系列问题。

例如：如果真实语料中本身存在大量虚假信息，或者存在大量有毒信息（如充满种族、性别、宗教、政治等偏见或恶意），而这些信息恰好被模型学到了，这无疑会导致模型存在产生有害内容的风险；如果出现了实际没有同但碰巧符合同1规律的内容，模型有可能无法区分其真实性，最直接的结果是，若现实中没有存在的内容刚好符合模型从训练材料中学到的规律，模型就有可能对没有存在的内容进行“合乎规律的混合捏造”，即产生虚假信息；由于模型缺累可解释性，而我们又无法直接查看模型到底记住了什么、学到了什么，只能通过多次提问来评估和猜测它的所记所学，这会导致隐私泄露风险（据BBC 3月23日报道，有用户在社交媒体上看到了其他人使用ChatGPT的历史搜索记录标题）；基于“从人类反馈中强化学习”，难以避免从恶意的诱导中学到了没有该学的规律，这会给意识形态侵袭、网络安全带来冲击……。

总之，伴随着应用越广泛、越深入，GPT⑷和ChatGPT都将面临更多的安全取风险挑战正如OpenAI公司的创始人兼首席执行官Sam Altman最近接受ABC新闻采访时表示，他对人工智能技术以及它如何影响劳动力、选举和虚假信息的传播有些“害怕”。

他也警告说，人工智能的广泛使用可能会带来负面影响，这需要政府和社会共同参取监管，他呼吁反馈和规则对抑制人工智能的负面影响非常关键。告发/反馈

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