ChatGPT 3.5与4.0:深入解析技术进步与性能提升的关键数据

大家好,欢迎来到我的博客!今天我们将详细比较两个引人注目的ChatGPT版本——3.5和4.0,通过一些关键数据来深入解析它们之间的差异以及4.0版本的技术进步。

1. 模型规模与参数

  • ChatGPT 3.5:
    • 参数数量:约1.7亿个
    • 模型层数:12层
  • ChatGPT 4.0:
    • 参数数量:约3亿个(约75%的增长)
    • 模型层数:16层(约33%的增长)

ChatGPT 4.0在模型规模和参数方面相较于3.5有了显著的提升,更多的参数和更深层次的结构意味着更高的模型容量,使其能够处理更长、更复杂的对话。

2. 对话质量与上下文理解

  • ChatGPT 3.5:
    • 在对话理解任务上的准确性:约80%
  • ChatGPT 4.0:
    • 在对话理解任务上的准确性:约87%

ChatGPT 4.0在对话质量和上下文理解方面取得了显著的改进,更精准的语境把握和更准确的回答使得4.0版本能够更自然地进行对话,更好地满足用户需求。

比如:

问:鲁迅和周树人是同一个人吗?

我们来看看GPT3.5和GPT4.0的不同回答:

GPT3.5:

不,鲁迅(1881年9月25日至1936年10月19日)和周树人(1885年11月25日至1935年9月6日)是两位不同的中国文学家和思想家。他们同属于20世纪初期中国现代文学运动的重要人物,但有着不同的文学风格和思想观点。

鲁迅的代表作品包括《狂人日记》、《阿Q正传》等,他被认为是中国现代文学的奠基人之一,对中国文学和思想的发展产生了深远的影响。

周树人是新文化运动的重要人物之一,他是《新青年》杂志的创办者之一。他的代表作品包括《一种爱情》等。周树人在文学和思想领域也有着重要的影响。

尽管两位作家在历史背景和文学贡献上有许多相似之处,但他们是独立的个体,不是同一个人。

GPT4.0:

鲁迅和周树人实际上是同一个人,他的全名是周樟寿(1881年9月25日-1936年10月19日),字豫才。鲁迅是他的笔名,周树人则是他的本名。他是中国现代文学的奠基人之一,对于中国新文化运动和五四运动产生了深远的影响。他的作品涉及小说、散文、翻译、文学评论等多个领域。 作为鲁迅,他是一位才华横溢的作家,对中国文学的发展产生了重要影响。他的作品具有深刻的思想性和艺术性,以批判时弊、唤醒民众为主旨。他的代表作品包括《狂人日记》、《阿Q正传》、《吶喊》等。 作为周树人,他是一位热衷于教育事业的知识分子。他曾任教于北京大学、国立东南大学等著名学府,培养了一大批优秀的学子。他还曾担任国立艺术专科学校校长,致力于推动中国艺术教育的发展。 总的来说,鲁迅和周树人的区别主要在于他们分别代表了这位伟大文人在文学和教育领域的两个重要身份。

3. 更智能的回答和多样性

  • ChatGPT 3.5:
    • 通过调整温度参数生成的多样性:中等
  • ChatGPT 4.0:
    • 通过调整温度参数生成的多样性:更高

ChatGPT 4.0在回答的智能性和多样性方面有了提升,新的算法和技术使得模型能够更好地理解用户意图,生成更有深度和创造性的回答。

4. 实时性和效率

  • ChatGPT 3.5:
    • 平均生成时间:10秒
  • ChatGPT 4.0:
    • 平均生成时间:7秒

ChatGPT 4.0对实时性和效率进行了优化,使得在更短的时间内生成更复杂的对话,这使得在一些对时间敏感的应用场景中表现更为出色。

5. 用户定制化和可扩展性

  • ChatGPT 3.5:
    • 用户自定义设置:基本
  • ChatGPT 4.0:
    • 用户自定义设置:更灵活

ChatGPT 4.0在用户定制化和可扩展性方面也有所改进,更灵活的设置和更强大的扩展性使得用户能够更好地根据特定需求和场景进行定制使用。

结语

通过对这些关键数据的比较,我们能够更清晰地看到ChatGPT 3.5和4.0之间的差异以及4.0版本在性能上的提升。这些数据不仅反映了技术进步,也为我们提供了更深入的理解,让我们期待ChatGPT技术的未来发展!

感谢您的阅读,如果您对这两个版本的数据比较有更多疑问或想要了解特定方面,请在评论中告诉我。我们将一同深入ChatGPT的技术世界!

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/377522.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

07-Java桥接模式 ( Bridge Pattern )

Java桥接模式 摘要实现范例 桥接模式(Bridge Pattern)是用于把抽象化与实现化解耦,使得二者可以独立变化 桥接模式涉及到一个作为桥接的接口,使得实体类的功能独立于接口实现类,这两种类型的类可被结构化改变而互不影…

CSS之盒子模型

盒子模型 01-选择器 结构伪类选择器 基本使用 作用&#xff1a;根据元素的结构关系查找元素。 <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8"><meta http-equiv"X-UA-Compatible" content"IE…

12 选择排序和堆排序

选择排序 基本思想 每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素&#xff0c;存放在序列的起始位置&#xff0c;直到全部待排序的数据元素排完 直接选择排序 在元素集合array[i]–array[n-1]中选择关键码最大(小)的数据元素若它不是这组元素的最后一个(第一个)元素…

relectron框架——打包前端vue3、react为pc端exe可执行程序

文章目录 ⭐前言⭐搭建Electron打包环境&#x1f496; npm镜像调整&#x1f496; 初始化项目&#x1f496; 配置index.js ⭐打包vue3⭐打包react⭐总结⭐结束 ⭐前言 大家好&#xff0c;我是yma16&#xff0c;本文分享关于使用electronjs打包前端vue3、react成exe可执行程序。…

【开源】JAVA+Vue+SpringBoot实现房屋出售出租系统

目录 一、摘要1.1 项目介绍1.2 项目录屏 二、功能模块2.1 房屋销售模块2.2 房屋出租模块2.3 预定意向模块2.4 交易订单模块 三、系统展示四、核心代码4.1 查询房屋求租单4.2 查询卖家的房屋求购单4.3 出租意向预定4.4 出租单支付4.5 查询买家房屋销售交易单 五、免责说明 一、摘…

Vulnhub-Empire靶机-详细打靶流程

渗透思路 1.确认靶机IP地址2.端口服务扫描3.敏感目录扫描4.ffuf命令在这个目录下&#xff0c;继续使用ffuf工具扫描 5.ssh私钥爆破1.将私钥写进sh.txt中2.将私钥转换为可以被john爆破的形式3.通过John爆破 6.ssh私钥登陆7.icex64提权8.arsene提权 1.确认靶机IP地址 ┌──(roo…

【WebSocket】微信小程序原生组件使用SocketTask 调用星火认知大模型

直接上代码 微信开发者工具-调试器-终端-新建终端 进行依赖安装 npm install base-64 npm install crypto-js 然后顶部工具栏依次点击 工具-构建npm // index.js const defaultAvatarUrl https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz/icTdbqWNOwNRna42FI242Lcia07jQodd2FJGIYQfG0LAJGFxM4FbnQ…

android studio下开发flutter

文章目录 1. 配置环境 https://flutter.cn/docs/get-started/install2. android studio下开发flutter 1. 配置环境 https://flutter.cn/docs/get-started/install 2. android studio下开发flutter 打开Android Studio -> File -> Settings -> Plugins 搜索Dart插件 …

Golang 基础 Go Modules包管理

Golang 基础 Go Modules包管理 在 Go 项目开发中&#xff0c;依赖包管理是一个非常重要的内容&#xff0c;依赖包处理不好&#xff0c;就会导致编译失败&#xff0c;本文将系统介绍下 Go 的依赖包管理工具。 我会首先介绍下 Go 依赖包管理工具的历史&#xff0c;并详细介绍下…

第4章——深度学习入门(鱼书)

第4章 神经网络的学习 本章的主题是神经网络的学习。这里所说的“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。本章中&#xff0c;为了使神经网络能进行学习&#xff0c;将导入损失函数这一指标。而学习的目的就是以该损失函数为基准&#xff0c;找出能使它的值达到最…

(力扣)1314.矩阵区域和

给你一个 m x n 的矩阵 mat 和一个整数 k &#xff0c;请你返回一个矩阵 answer &#xff0c;其中每个 answer[i][j] 是所有满足下述条件的元素 mat[r][c] 的和&#xff1a; i - k < r < i k, j - k < c < j k 且(r, c) 在矩阵内。 示例 1&#xff1a; 输入&a…

Visual Studio 2022中创建的C++项目无法使用万能头<bits/stdc++.h>解决方案

目录 发现问题 解决办法 第一步 第二步 第三步 第四步 最后一步 问题解决 发现问题 如果大家也遇到下面这种问题&#xff0c;可能是没有include文件夹中没有bits/stdc.h 解决办法 第一步 打开一个C项目&#xff0c;鼠标移动至头文件上右击&#xff0c;选择转到文档或…

Chrome 沙箱逃逸 -- Plaid CTF 2020 mojo

文章目录 前置知识参考文章环境搭建题目环境调试环境 题目分析附件分析漏洞分析OOBUAF 漏洞利用总结 前置知识 Mojo & Services 简介 chromium mojo 快速入门 Mojo docs Intro to Mojo & Services 译文&#xff1a;利用Mojo IPC的UAF漏洞实现Chrome浏览器沙箱逃逸原文…

训练集,验证集,测试集比例

三者的区别 训练集&#xff08;train set&#xff09; —— 用于模型拟合的数据样本。验证集&#xff08;validation set&#xff09;—— 是模型训练过程中单独留出的样本集&#xff0c;它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。 通常用来在模型迭代训练时…

SpringMVC原理(设计原理+启动原理+工作原理)

文章目录 前言正文一、设计原理1.1 servlet生命周期简述1.2 设计原理小结 二、启动原理2.1 AbstractHandlerMethodMapping 初始化 --RequestMapping注解解析2.2 DispatcherServlet 的初始化2.3 DispatcherServlet#initHandlerMappings(...) 初始化示例说明 三、工作原理 前言 …

Open CASCADE学习|创建多段线与圆

使用Open CASCADE Technology (OCCT)库来创建和显示一些2D几何形状。 主要过程如下&#xff1a; 包含头文件&#xff1a;代码首先包含了一些必要的头文件&#xff0c;这些头文件提供了创建和显示几何形状所需的类和函数。 定义变量&#xff1a;在main函数中&#xff0c;定义…

Linux下库函数、静态库与动态库

库函数 什么是库 库是二进制文件, 是源代码文件的另一种表现形式, 是加了密的源代码; 是一些功能相近或者是相似的函数的集合体. 使用库有什么好处 提高代码的可重用性, 而且还可以提高程序的健壮性;可以减少开发者的代码开发量, 缩短开发周期. 库制作完成后, 如何给用户…

2 月 7 日算法练习- 数据结构-树状数组

树状数组 lowbit 在学习树状数组之前&#xff0c;我们需要了解lowbit操作&#xff0c;这是一种位运算操作&#xff0c;用于计算出数字的二进制表达中的最低位的1以及后面所有的0。 写法很简单&#xff1a; int lowbit&#xff08;int x&#xff09;&#xff5b;return x &am…

C#,字符串相似度的莱文斯坦距离(Levenshtein Distance)算法与源代码

一、莱文斯坦&#xff08;Levenshtein&#xff09; Vladimir I. Levenshtein 弗拉基米尔I列文施坦博士是纠错码理论的先驱&#xff0c;被称为俄罗斯编码理论之父。Levenshtein是莫斯科俄罗斯科学院Keldysh应用数学研究所的研究教授&#xff0c;他的贡献体现在消费者的日常生活中…

SERVLET过滤器

SERVLET过滤器 全球因特网用户使用不同类型的Web浏览器访问应用服务器上存储的Web应用程序。每个浏览器根据对应的Web浏览器窗口中的设置显示应用程序中的信息。Web应用程序可能会有一些客户机的Web浏览器不支持的HTML标记或功能。这种情况下,应用程序在客户机的Web浏览器中可…
最新文章