就在这两天, OpenAI 带来了GPT大模型的最新版本 GPT-4,和此前的3.5版本对比有了巨大的提升。
对于新版本的功能更新,我们产生了一个疑问,如果让 GPT-4 对3.5版本的文章进行评论,会起到什么样的效果呢?
我们利用3.5版本生成了一篇介绍 GPT-4 的文章,再通过 GPT-4 来对这篇文章进行评价,同时让 GPT-4 进行再编辑,来看看版本更新之后的AI,会有什么样的不同。
可能逻辑上有点绕,通俗的讲就是:让新的 GPT-4去点评和修改 GPT-3.5 写的文章。
问:你能写一篇介绍 GPT 4 的文章吗?
(GPT-3.5)答:GPT-4.0是下一代语言模型,由OpenAI提出,它在其前辈GPT-3的基础上讲一步发展而来。在GPT-4.0中,OpenAI计划创建一个拥有万亿个参数的神经网络,这使得GPT-4.0 成为当前最强大的语言模型之一。
GPT-4.0的最终目标是实现更加智能化的文本生成和理解。通过该模型,计算机能够从输入的文本中学习并生成自然语言,从而使得机器自己可以生成基于文本的信息,并为人类提供有用的信息。
GPT-4.0包含的功能远远超过了其前身。它可以自动理解和分析更加复杂的文本,包括多语言信息,而非仅限于英语。此外,GPT-40还可以通过结合上下文和章义签复杂信息生成人类般的智能响应。
除此之外,GPT-4.0还具有更好的错误检测能力和语言表达功能,这使得它在自然语言处理领域中更为出色。它不仅可以生成准确和流畅的文本,还可以在文本中识别和纠正错误,比如通过自我修正和自我学习。
总的来说,GPT-4.0是一种具有突破性性能的语言模型,在多个领域都有广泛的应用前景。它可以为人类提供更加高效和准确的信息,并由此带来更多的便利和效率.
这篇文章简单地对 GPT-4 的功能进行了一些简单的介绍和说明。只要稍加编辑,就可以达到在大部分网站发布的基础水平。
那么,已经升级之后的 GPT-4 又是如何看待GTP-3.5写的这篇文章呢?在将这篇文章输入之后,GPT-4 给出了我们如下的答案。
(GPT-4.0)答:作为一名Al语言模型,我认为这篇文章对于GPT-4.0提出了一些非常基本的信息和预测。GPT-4.0是目前由OpenAl提出的下一代语言模型,该模型将使用万亿级参数的神经网络进行训练,以实现更智能的文本生成和理解。
文章提到GPT-4.0相比于GPT-3有更多的功能,可以自动理解和分析更复杂的文本,包括多语言信息,并可以结合上下文和章义签复杂信息生成人类般的智能响应。此外,GPT-4.0还具有更好的错误检测能力和语言表达功能。
然而,这篇文章缺少对GPT-4.0的具体细节和技术进行探讨,也没有提供对GPT-4.0的实际应用案例进行分析和说明。因此,需要更多的信息来确定GPT-4.0在不同领域的实际应用和优势。
GPT-4 显然觉得这篇文章满足了用户的需求,给出了满足用户问题的答案,但是文章缺少实际讨论和应用案例,且提供的内容非常基础,需要更多的信息来进行补充和完善。
为了进行比较,我们也对 GPT-4 提出同样的要求,让它来生成一篇介绍自己的文章,并得到了如下的答复。
(GPT-4.0)答:GPT-4.0是OpenAl最新发布的一款自然语言处理模型,它是GPT系列的第四代产品,具有比之前版本更加强大的性能和更广泛的应用范围。GPT-4.0采用了最先进的深度学习技术和自然语言处理算法,具有强大的文本生成和语言理解能力,可以应用于各种领域的人工智能应用。
GPT-4.0的主要特点是具有更高的模型参数和更深的神经网络结构。它包含了数百亿个参数,比前一代GPT-3.0的31.75万亿参数还要多出数倍,同时采用了多层注意力机制,可以更好地处理复杂的自然语言处理任务。GPT-4.0还采用了先进的预训练算法和自适应学习策略,可以在各种不同的应用场景中快速适应。
GPT-4.0在各种自然语言处理任务中都有出色的表现,例如文本生成、语言翻译、问答系统、情感分析等。它可以生成高质量的文章、对话和摘要,能够快速翻译不同语言之间的文本,支持多语言的问答系统和自然语言推理,可以帮助企业和组织更好地处理和管理文本数据。
此外,GPT-4.0还支持各种自然语言生成和转换任务,例如自然语言摘要、文本重写、风格转换等。它可以根据不同的需求生成不同领域的文本,例如新闻报道、科技论文、小说等,还可以将一个领域的文本转化为另一个领域的文本,实现自然语言的风格转换。
总之,GPT-4.0是目前最先进的自然语言处理模型之一,它具有强大的文本生成和语言理解能力,能够应用于各种不同的人工智能应用场景。它的发布将进一步推动自然语言处理技术的发展和应用,为人工智能产业的发展提供强有力的支持。
点评:
同样是介绍相关内容。 GPT-4 的文章给出了相对于3.5版本更加细致的内容,包括对于 GPT-4 版本的特点和功能,它可以给出更多实际运用的例子。同时 GPT-4 对于两个版本的区别做出了比较,让读者更直观地感受到 GPT-4 的进步。
当然,对于读者来说,GPT-4 生成的文章还缺乏一些趣味性,读起来没那么地有意思。这也是许多大语言模型的问题之一,他们仍然是机器,生成文章想要引起人们的阅读兴趣,还需要人工编辑的修改。
诚如OpenAI 对于 GPT-4 的评价一样,这个版本的语言模型已经可以处理更多的信息内容。不管是特点介绍还是功能说明,GPT-4 都已经达到了接近人工编辑的作用,他所缺乏的,只是更符合人类阅读习惯的趣味性罢了。
在 OpenAI 的表述中,GPT-4 已经可以对图像内容进行处理,并根据图片和文字内容处理相应的信息。不过目前OpenAI 还没有向大众开放图片输入功能,我们还不能针对此项内容进行测试。
除了图片输入,OpenAI 也为 GPT-4 的功能进行了不少改进。其中最值得一提的,绝对是他对于非英语语言的理解能力。根据测试,GPT-4 对于中文的准确性已经达到了80.1%,而像是意大利语、阿拉伯语的理解能力也在80%以上,足以满足非英语用户的使用。
如果 GPT-4 在当前阶段还有什么问题的话,除了不够有趣,那就是准确性问题。GPT-4.0 并没有完全改善 GPT-3.5 就有的准确性问题,它仍然会回答错误的答案,甚至会出现胡编乱造的问题。这也是 OpenAI 需要改善的最大问题。
GPT-3.5 和 GPT-4 只相隔了三个半月的时间,OpenAI 已经向我们展现出了人工智能大语言模型的发展速度。每次GPT大模型的迭代,将成为类似苹果发布会之于数码圈的AI春节。