GPT-3 与 GPT-4：有什么区别？

人工智能语言模型的发展非常引人注目，每次迭代都会带来显着的改进。 GPT-3 和 GPT-4 共享相同的基础框架，都在大量数据集上进行了广泛的预训练，并进行了微调以减少有害、不正确或不需要的响应。 然而，数据集大小和处理能力的差异导致它们的能力存在重大差异。

本文深入探讨了 GPT-3 和 GPT-4 之间的进步和差异，重点介绍了这些模型如何发展以提供增强的性能和多功能性。

快速回顾 GPT-3 和 GPT-4

在我们深入探讨 GPT-3 和 GPT-4 之间的主要区别之前，让我们快速了解一下这些模型是如何产生的。

GPT-3

GPT-3于2020年6月发布，是OpenAI开发的GPT系列的第三个版本。 它拥有 1750 亿个参数，并针对来自各种互联网来源的超过 1 万亿个单词进行了预训练，使其成为发布时最强大的语言模型之一。 GPT-3 可以执行从代码生成到语言翻译的广泛任务，只需最少的特定培训。

GPT-4

GPT-4 于 2023 年 3 月发布，在 GPT-3 奠定的基础上进行了重大增强。 它引入了多模式功能，使其能够处理文本和图像，并具有更长的上下文窗口，在其 Turbo 变体中可处理多达 128,000 个令牌。 虽然 GPT-4 的确切参数数量尚未公开，但据推测它明显高于 GPT-3，使其能够以更高的精度和效率解决更复杂的问题。 2024年5月，OpenAI推出了最新型号GPT-4o，进一步提升了GPT系列的能力。

GPT-3 和 GPT-4 之间的差异

GPT-3 和 GPT-4 之间的主要区别凸显了人工智能技术的显着进步。 通过检查模型大小、性能、功能、偏差和定价等各种因素，可以最好地理解这些进步。

型号尺寸

人工智能模型通常通过其大小来衡量。 该大小由用于预训练的数据量和模型架构中的参数数量决定。

在预训练阶段，模型从大量文本数据中处理和学习模式。 如前所述，GPT-3 根据网站和书籍中超过 1 万亿个单词进行了预训练。 GPT-4 的训练数据大小尚未公开，但由于模型能力的改进，推测会比 GPT-3 更大。

参数的数量是指模型的总值或​​权重，它们在训练过程中更新，以优化其在语言任务上的性能。 参数数量较多通常意味着它是一个更复杂的模型，可以处理复杂的任务并生成细致入微的文本。 GPT-3 有 1750 亿个参数，而据传 GPT-4 的参数要多得多，可能达到数万亿个，但具体数量尚未披露。

然而，需要注意的是，更多的参数本身并不一定意味着更强大的性能。 模型大小是一个因素，但训练数据的质量、模型架构和训练过程也会显着影响模型的实际能力。

尽管如此，GPT-4 训练数据和模型参数的大幅增加代表了显着的扩展，在许多基准测试中与 GPT-3 相比，性能得到了增强。 虽然我们不会提供有关 GPT-4o 模型大小的具体细节，但预计它会比 GPT-3 和 GPT-4 更先进。

表现

OpenAI 在多项基准测试中测试了 GPT-4，发现其性能明显优于 GPT-3.5。 这些基准包括律师考试和 SAT 等考试成绩以及专门针对机器学习模型进行的评估。

让我们看看推动 GPT-4 性能提高的因素。

更高的准确度

GPT-4 更大的模型意味着它可以比 GPT-3 更准确地做出响应。 根据 OpenAI 的说法，它在准确性评估中的得分比 GPT-3.5 高出 40%。 它还可以更好地区分真实和错误的陈述。

更好地理解上下文

与 GPT-3 相比，GPT-4 具有更大的上下文窗口。 这是模型在丢失上下文之前可以处理的信息量的阈值。 该信息以代币来衡量。 当您输入提示时，模型会将其分解为称为标记的文本块来处理它。 GPT-4 的上下文窗口最多可容纳 128,000 个令牌（如果您使用 Turbo），而 GPT-3.5 的最大数量为 16,385 个令牌。

更好地理解细微差别

GPT-4 在理解情感和个人沟通方式方面超越了 GPT-3，使其更易于访问并能够创建更真实的内容。 GPT-4o 进一步扩展了这些功能。 它可以处理文本、声音、图像和视频，使其能够理解和响应更广泛的信息。 这使得用户与计算机的交互更加自然和直观。

适应性

GPT-4 比 GPT-3 适应性更强。 这种品质（OpenAI 称之为可操纵性）允许您调整模型输出的风格。 之前的 GPT 模型经过微调，可以生成特定语音和语气的响应。 GPT-4 允许您定义所需的语气、风格和具体级别等属性，从而为您提供更好的控制。 您可以提供自定义响应模板来告诉 GPT-4 如何响应您的提示。

例如，为律师事务所制作由 GPT-4 支持的应用程序的开发人员可以指示模型“以适合法律文档的正式语气进行响应”。 或者，ChatGPT 上的个人用户（选择了 GPT-4）可以向模型寻求建议，并指示“像支持性的生活教练一样做出回应，避免严厉的批评”。 GPT-4 将符合这些所需的风格并为您提供更好的响应。

功能和应用

一般来说，GPT 模型非常灵活，可以为许多用例提供支持。 GPT-4 的与众不同之处在于其性能、适应性和图像上传功能。 以下是这些因素如何使 GPT-4 在常见应用中优于 GPT-3。

多模态

GPT-3 和 GPT-4 之间最显着的差异之一是多模态。 GPT-3 是单模态的，只能处理和生成文本，而 GPT-4 则引入了处理文本和图像的能力。 最新型号 GPT-4o 进一步扩展了这些多模式功能：

• 输入方式：GPT-4o 可以接受文本、音频、图像和视频格式的输入
• 输出方式：可以生成文本、音频和图像输出

GPT-4o 的音频功能尤其先进。 它可以以惊人的速度处理和响应音频输入，在短短 232 毫秒内生成响应，平均响应时间为 320 毫秒。 相比之下，人类在对话中的平均响应时间约为 200-300 毫秒。 这意味着 GPT-4o 可以以接近模仿自然人类语音的速度进行音频对话，这代表着向与人工智能工具进行实时对话迈出了重要一步。

目前，GPT-4o 的高级多模态功能（例如使用视频作为输入）尚未广泛向公众开放。 它们主要通过与有限的合作伙伴进行选择性合作和 Beta 测试来获得。 随着 OpenAI 不断完善和推出这些功能，预计会有更广泛的访问。

除了多模式功能之外，GPT-4 还可以执行 GPT-3 无法执行的任务，例如：

• 从一组图形或图表中提取关键数据点和趋势。
• 创建图像描述，包括使它们变得有趣、滑稽或悲伤的原因。
• 转录文本照片，例如手写信件或历史文献。
• 通过上传布局模型为基本网站设计编写代码。
• 提供更多超出仅通过文本所能传达的内容的提示上下文。

创建内容

GPT-3 和 GPT-4 可以为个人通信、商业文档和创意活动创建基于原始文本的内容。 GPT-4 不仅能够更好地生成您特定风格的文本，而且还可以更长时间地保持其响应的连贯性。 例如，您可以使用这些功能帮助编写完整的短篇故事，或者为小型企业的客户高效生成一系列欢迎电子邮件。

虽然 GPT 模型具有令人印象深刻的内容创建能力，但探索 Grammarly 等其他人工智能写作工具是找到合适的一个好主意。 借助 Grammarly，您无需在选项卡之间跳转即可获取 AI 生成的内容。 Grammarly 扩展程序可在您的 Web 浏览器和 Microsoft Word 等程序中运行，因此您可以在已使用的工具中轻松获得内容创建支持。

协助编写代码

虽然 GPT-3 和 GPT-4 在编写代码、解释代码片段和提出改进建议方面都表现良好，但 GPT-4 在此领域表现出了卓越的性能。 它在处理编码任务时具有更高的效率和准确性。 此外，GPT-4可以更轻松地完成更长的编码任务。

为聊天机器人提供动力

GPT-3 和 GPT-4 是聊天机器人的基础，以自然的对话方式与人们互动，例如 ChatGPT。 由于 GPT-4 能够更好地理解细微差别，因此与 GPT-4 聊天机器人的对话往往感觉更加自然和真实。 它可以对情绪做出更敏感的反应，并更好地检测人类的微妙之处，例如习语、文化参考和修辞手法。

GPT-4 还使聊天机器人更易于访问，因为它在各种语言中的性能都比 GPT-3.5 更好。

支持学术任务

教育工作者可以使用 GPT 模型创建自定义测验、课程计划和教育材料。 这些模型还具有推理能力，这使它们能够解释复杂的主题，例如数学概念和哲学问题。

GPT-4 在更高级的应用程序上优于 GPT-3。 例如，GPT-3.5 在 AP 微积分考试中得分为 1，而 GPT-4 得分为 4。

协助研究

您可以使用 GPT 模型来了解许多主题、探索新概念并获得常见问题的答案。 然而，该信息的及时性存在限制。 GPT-3 经过大量数据的训练，但不是最新的。 GPT-3.5 的知识截止日期为 2022 年 1 月。对于 GPT-4，知识截止日期可能从 2021 年 9 月到 2023 年 12 月有所不同，具体取决于版本。

总结现有内容

GPT-3 和 GPT-4 都允许您将现有内容插入提示中并生成摘要。 您可以根据您的要求定制摘要，例如字数、格式或年级。 由于 GPT-4 具有较长的上下文窗口，因此您可以使用它来总结较长的文本片段。 您还可以要求摘要满足更具体的要求，例如针对特定受众，甚至以另一种语言生成文本。

集思广益

GPT 模型可以为创意项目、活动和产品名称等提供创意。 他们还可以帮助您提出解决复杂问题的想法。 例如，他们可以提供有关如何使用自动化来简化耗时且复杂的流程的想法。 由于能够抓住细微差别，GPT-4 可以提供比 GPT-3 更量身定制的想法列表。 您还可以通过上传图像向头脑风暴提示添加其他详细信息。

偏见和安全

最小化毒性反应是生成人工智能持续存在的问题。 在防止偏见和歧视性反应以及识别提示中的有问题的单词方面，GPT-4 通常比 GPT-3 更好。 然而，研究人员发现，与 GPT-3 相比，GPT-4 更容易欺骗 GPT-4，使其忽略其护栏并产生有害反应。 事实证明，可操纵性功能可以更轻松地根据您的需求定制 GPT-4，也可以更轻松地越狱模型。

价钱

GPT-3 的最新版本 GPT-3.5 可通过 ChatGPT 免费获取。 要访问 GPT-4，您需要一个 ChatGPT Plus 帐户，每月 20 美元起。 对于开发人员来说，GPT-4o API 访问比 GPT-4 Turbo 便宜约 50%，同时还提供高出 5 倍的速率限制。

改进的多语言能力

由于它们是根据互联网数据进行训练的，因此之前的 GPT 模型表现出对在线更广泛代表的语言的偏见。 然而，与 GPT-3.5 在英语中的表现相比，GPT-4 在更广泛的语言中表现出了增强的性能。 这包括斯瓦希里语和拉脱维亚语等语言的更好功能，这些语言的在线存在比英语和法语更有限。 GPT-4o 延续了这一趋势，在非英语语言方面表现出更显着的改进。

结论

GPT 模型从 GPT-3 到 GPT4，再到现在的 GPT-4o 的演变，标志着 AI 语言处理的重大飞跃。 GPT-3 以其生成文本、解释概念和编写代码的能力设定了很高的标准。 GPT-4 通过引入图像处理和增强的语言理解提高了这一标准。 GPT-4o 在音频和视频处理、更快的响应、改进的多语言功能和成本效益方面进一步突破了界限。

这些进步扩展了人工智能在各种应用中的潜力，从创造性任务到复杂问题解决。 随着 GPT 模型的不断发展，它们将提供日益复杂的功能，降低设计、工程和数据分析等领域的进入门槛。 一些专家认为，我们可能会转变为管理人工智能模型、指导、完善和委派的角色，而不是从头开始执行任务。