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GPT-4(Generative Pre-trained Transformer)是 OpenAI 开发的自然语言处理模型 GPT 家族中的第四个版本,该模型依靠强大的神经网络来理解和生成类似人类的语言。

GPT-4 通过使用被称为「转换器(Transformer)」的特殊架构来帮助软件理解单词的含义以及它们在句子中的组合方式。通俗来讲,Transformer帮助计算机找出如何将所有的词以正确的顺序放在一起,使之有意义。

之所以采用这样的方法,是因为该模型已经在一个巨大的数据集上进行了训练,其中包括来自不同来源的文本,如书籍、文章和网站。这种训练使 GPT-4 模型能够进行类似人类的对话,并产生看似有意义的回应。不过虽然 GPT-4 创造的文本和回应读起来像人,但它远远不是有意识的智能,离通用人工智能还有距离。

GPT-4的工作原理
GPT-4通过与其前身(GPT-3.5)相同的基本流程工作,但规模更大,以下是其主要的工作原理:

Transformer架构: GPT-4是使用一种叫做「Transformer」的设计来构建的,这些转换器就像超级智能机器,能够理解一句话中哪些词是重要的,以及它们之间的关系。
大规模的预训练: GPT-4从大量的文本中学习,如书籍、网站和文章,这样一来,它就能更好地理解语言模式、语法和事实。
微调(Fine-tuning): 在从大量文本中学习后,GPT-4会在特定的任务中接受训练,如回答问题或理解文本中的情感,这有助于它在处理这些任务时变得更加出色。
分词(Tokenization): GPT-4将文本分解成更小的部分,称为「tokens」,这些token可以是单词或单词的一部分,这有助于它处理不同的语言并理解词语的含义。
上下文窗口(Context window): GPT-4有一个限制,即它可以一次查看多少个token。这个限制有助于它理解语境和单词之间的关系,但这也意味着它不一定能理解很长的句子或段落。
概率分布和抽样: 当GPT-4生成文本时,它根据模型认为每个词的可能性的大小来猜测下一个词。然后,它从这些猜测中挑选出一个词,使其够创造出多样化和有趣的句子。
细粒度控制(Fine-grained control): GPT-4可以通过使用特殊提示或调整其设置等技巧,引导它给出特定类型的答案或文本,以帮助从该模型中获得我们想要的结果。

ChatGPT和GPT-4的区别
ChatGPT 和 GPT-4 并不是同一回事,ChatGPT 是基于 GPT-3.5 和 GPT-4 模型的,专门为对话式人工智能应用而设计的,比如根据用户输入生成类似人类的文本回复。

而GPT-4指的是GPT系列大语言模型的当前版本——驱动ChatGPT的引擎。

ChatGPT提供的输出读起来更自然,GPT-4更强大,在输入/输出方面可以处理更多文本。

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