GPT-4,终于来了!

就在昨天凌晨,OpenAI发布了多模态预训练大模型GPT-4。

这不昨天一觉醒来,GPT-4都快刷屏了,不管是在朋友圈还是网络上都看到了很多信息和文章。

GPT是Generative Pre-trained Transformer的缩写,也即生成型预训练变换模型的意思。

OpenAI在公告中写道,GPT-4是一个多模态大模型,也是OpenAI努力扩展深度学习最新的里程碑。

OpenAI的CEO也说这是他们到目前为止功能最强大的模型。

相信这两天大家在网络上看到的信息比较多也比较杂,关于GPT-4,我们这里也总结了几个比较关键的点

1、支持视觉输入

GPT-4拥有多模态能力,现在可以接受图像输入并理解图像内容,这也是这次发布比较有吸引力的一个点。

比如官方给出了一个示例,给出一幅图,手套掉下去会怎么样?

GPT-4可以理解并输出给到:它会掉到木板上,并且球会被弹飞。

再比如给GPT-4一个长相奇怪的充电器图片,问为什么这很可笑?

GPT-4回答道,VGA 线充 iPhone。

另外GPT-4也可以识别与解析图片内容,比如直接将论文截图后丢给GPT-4,它就可以自动对其进行理解和分析。

用户甚至还可以直接画一个网站草图拍照丢给GPT-4,它就可以立马帮助生成代码。

2、文字输入限制提升

GPT-4的文字输入限制进一步提升,得益于此,GPT-4的实用性也进一步扩展。比如发布会直播上OpenAI总裁现场演示了一波GPT-4给代码修Bug。

用户可以直接把万字的程序文档丢给GPT-4等着解决方法。

3、性能提升

在正常的对话过程中,对于GPT-3.5和GPT-4之间的区别感知可能很微妙,但是当处理一些复杂输入时GPT-4的优势会更明显。

团队表示,GPT-4在各种专业测试和学术基准上的表现与人类水平相当,其中一个数据就是它通过了模拟律师考试,且分数在应试者的前10%左右,而此前发布的GPT-3.5,则处于倒数10%的行列。

OpenAI也在那些为机器学习模型设计的传统基准上评估了GPT-4。从实验结果来看,GPT-4 大大优于现有的大型语言模型,以及大多数SOTA模型。

4、依然有限制性

尽管这次发布的GPT-4表现出了很强大的能力,但是官方依然表示GPT-4与早期的GPT模型具有相似的局限性,并不是绝对可靠。

官方表示使用这些语言模型时还是要谨慎审查其输出内容,必要时使用与特定用例的需求相匹配的确切协议(例如人工审查、附加上下文或完全避免高风险场景下的使用) 。

GPT-4仍然可能会产生幻觉、生成错误答案,并出现推理错误,所以团队这也是提前给打了一个预防针。

虽然这仍然是一个问题,但GPT-4相较于于以前的模型显著减少了“幻觉”。在内部的对抗性真实性评估中,GPT-4的得分比最新的GPT-3.5高40%。

5、关于使用

聊了这么多,普通用户要想使用上GPT-4估计还要再等等。

目前是只有ChatGPT Plus付费订阅会员才可以试用GPT-4,且试用阶段每四小时最多发100条信息。

而且目前来说,用户依然只能发出纯文本信息,像图像等一些视觉输入功能估计后续才会放开使用。

目前OpenAI仅仅是开放了GPT-4 API的申请通道。

用户如果想要使用的话,可以先提申请加入waitlist列表等待通过。

6、关于GPT-4论文

关于GPT-4发布的细节和技术,官方也给出了一个pdf版本的详细技术报告,有兴趣的小伙伴可以自行查看。

总而言之,这两天看到太多有关GPT-4的信息,不知道为啥心里总有一种说不出来的感觉。

我不知道怎么样去描述这种感受,但是我想起来之前发的一篇文章评论区一位小伙伴的留言:

“突然感觉向未来迈出了一步是怎么回事”

好了,今天的分享就先到这里吧,我们下期见。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/1297.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

jupyter的安装和使用

目录 ❤ Jupyter Notebook是什么? notebook jupyter 简介 notebook jupyter 组成 网页应用 文档 主要特点 ❤ jupyter notebook的安装 notebook jupyter 安装有两种途径 1.通过Anaconda进行安装 2.通过pip进行安装 启动jupyter notebook ❤ jupyter …

5G(NR)信道带宽和发射带宽---频率资源

前言 查看此文之前建议先看看这篇 5G(NR)频率资源划分_nr运营商频段划分_达帮主的博客-CSDN博客NR频率有上面几个划分 ,可以使用低于1GHz的频端,既可以使用高于30GHz高频端。使用频端高于30GHz那我们称之为高频或者毫米波。使用毫米波是5G网络区别于4G…

蓝桥冲刺31天之317

在这个时代,我们总是在比较,觉得自己不够好 其实不必羡慕别人的闪光点 每个人都是属于自己的限量版 做你喜欢并且擅长的事,做到极致 自然会找到自己独一无二的价值 鸟不跟鱼比游泳,鱼不跟鸟比飞翔 你我各有所长 A:组队…

【数学基础】你还不理解最大似然估计吗?一篇文章带你快速了解掌握

📚引言 🙋‍♂️作者简介:生鱼同学,大数据科学与技术专业硕士在读👨‍🎓,曾获得华为杯数学建模国家二等奖🏆,MathorCup 数学建模竞赛国家二等奖🏅&#xff0c…

JAVA并发编程之锁

1、乐观锁和悲观锁 1.1、悲观锁 认为自己在使用数据的时候一定有别的线程来修改数据,因此在获取数据的时候会加锁,确保数据不会别的线程修改。synchronized关键字和Lock的实现类都是悲观锁。适合写操作多的场景,先加锁可以保证写操作时数据…

leetcode刷题之回文链表

目录 做题思路 代码实现 1.找到链表的中间节点 2.反转中间节点之后的链表 3.判断倒置的后半部分的链表是否等于前半部分的链表 整体代码展示 总结: 这里是题目链接。 这道题目的意思是:判断该链表中后半部分倒置是否跟前半部分相同,如…

java 每日一练 (8)

文章目录1. 单选题2. 编程题1. 单选题 1. 下列选项中关于 java 中 super 关键字的说法正确的是 () A: super 关键字是在子类对象内部指代父类对象的引用. B : super 关键字不仅可以指代子类的直接父类,还可以直接指代父类的父类. C &#…

API-Server的监听器Controller的List分页失效

前言 最近做项目,还是K8S的插件监听器(理论上插件都是通过API-server通信),官方的不同写法居然都能出现争议,争议点就是对API-Server的请求的耗时,说是会影响API-Server。实际上通过源码分析两着有差别&am…

<script>标签在html中书写位置-课后程序(JavaScript前端开发案例教程-黑马程序员编著-第1章-课后作业)

【案例1-1】 <script>标签在html中书写位置 一、案例描述 考核知识点 <script>标签可以放在html中什么位置 练习目标 掌握<script>标签放在页面中不同位置的区别。 需求分析 将JavaScript标识放置<Head>... </Head>在头部之间&#xff0c;使之…

LInux指令之文件目录类

文章目录一、帮助指令二、文件目录类ls指令cd指令 &#xff08;切换目录&#xff09;mkdir指令&#xff08;创建目录&#xff09;rmdir指令&#xff08;删除目录&#xff09;touch指令&#xff08;创建空文件&#xff09;cp指令(拷贝文件)rm指令mv指令cat指令(查看)more指令les…

GEE:计算1990-2021年的指数最大值和最小值,并根据最大最小值对每一副影像归一化

本文记录了在GEE平台上计算影像集合中所有像素的最大值和最小值。并且根据该最大最小值对所有影像进行最大最小值归一化。以SAVI为例,记录了主要函数的使用方法和代码。 结果如图所示, 文章目录 一、计算每一副影像的最大值或者最小值,并将最值保存在 List 中二、计算 Lis…

AD域安全攻防实践(附攻防矩阵图)

以域控为基础架构&#xff0c;通过域控实现对用户和计算机资源的统一管理&#xff0c;带来便利的同时也成为了最受攻击者重点攻击的集权系统。 01、攻击篇 针对域控的攻击技术&#xff0c;在Windows通用攻击技术的基础上自成一套技术体系&#xff0c;将AD域攻防分为信息收集、权…

安装Docker

Docker分为CE和EE两大版本。CE即社区版&#xff08;免费&#xff0c;支持周期7个月&#xff09;&#xff0c;EE即企业版&#xff0c;强调安全&#xff0c;付费使用&#xff0c;支持周期 24 个月。 Docker CE 分为 stable test 和 nightly 三个更新频道。 官方网站上有各种环境…

Nacos 注册中心 - 健康检查机制源码

目录 1. 健康检查介绍 2. 客户端健康检查 2.1 临时实例的健康检查 2.2 永久实例的健康检查 3. 服务端健康检查 3.1 临时实例的健康检查 3.2 永久实例服务端健康检查 1. 健康检查介绍 当一个服务实例注册到 Nacos 中后&#xff0c;其他服务就可以从 Nacos 中查询出该服务…

LeetCode234_234. 回文链表

LeetCode234_234. 回文链表 一、描述 给你一个单链表的头节点 head &#xff0c;请你判断该链表是否为回文链表。如果是&#xff0c;返回 true &#xff1b;否则&#xff0c;返回 false 。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;head [1,2,2,1] 输出&#xff1a;true示例 2&…

Day920.结构化日志业务审计日志 -SpringBoot与K8s云原生微服务实践

结构化日志&业务审计日志 Hi&#xff0c;我是阿昌&#xff0c;今天学习记录的是关于结构化日志&业务审计日志的内容。 1、什么是结构化日志 结构化日志&#xff08;Structured Logging&#xff09;是一种将日志信息组织为结构化数据的技术。 传统的日志通常是一些文…

UE实现建筑分层抽屉展示效果

文章目录 1.实现目标2.实现过程2.1 基础设置2.2 核心函数3.参考资料1.实现目标 使用时间轴对建筑楼层的位置偏移进行控制,实现分层抽屉的动画展示效果。 2.实现过程 建筑抽屉的实现原理比较简单,即对Actor的位置进行偏移,计算并更新其世界位置即可。这里还是基于ArchVizExp…

Mybatis报BindingException:Invalid bound statement (not found)异常

一、前言 本文的mybatis是与springboot整合时出现的异常&#xff0c;若使用的不是基于springboot&#xff0c;解决思路也大体一样的。 二、从整合mybatis的三个步骤排查问题 但在这之前&#xff0c;我们先要知道整合mybatis的三个重要的工作&#xff0c;如此才能排查&#x…

SDG,ADAM,LookAhead,Lion等优化器的对比介绍

本文将介绍了最先进的深度学习优化方法&#xff0c;帮助神经网络训练得更快&#xff0c;表现得更好。有很多个不同形式的优化器&#xff0c;这里我们只找最基础、最常用、最有效和最新的来介绍。 优化器 首先&#xff0c;让我们定义优化。当我们训练我们的模型以使其表现更好…

MySQL中事务的相关问题

事务 一、事务的概述&#xff1a; 1、事务处理&#xff08;事务操作&#xff09;&#xff1a;保证所有事务都作为一个工作单元来执行&#xff0c;即使出现了故障&#xff0c;都不能改变这种执行方式。当在一个事务中执行多个操作时&#xff0c;要么所有的事务都被提交(commit…
最新文章