GPT-4（Generative Pre-trained Transformer）是 OpenAI 開發(fā)的自然語言處理模型 GPT 家族中的第四個版本，該模型依靠強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來理解和生成類似人類的語言。
GPT-4 通過使用被稱為「轉(zhuǎn)換器（Transformer）」的特殊架構(gòu)來幫助軟件理解單詞的含義以及它們在句子中的組合方式。通俗來講，Transformer幫助計算機(jī)找出如何將所有的詞以正確的順序放在一起，使之有意義。
之所以采用這樣的方法，是因為該模型已經(jīng)在一個巨大的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了訓(xùn)練，其中包括來自不同來源的文本，如書籍、文章和網(wǎng)站。這種訓(xùn)練使 GPT-4 模型能夠進(jìn)行類似人類的對話，并產(chǎn)生看似有意義的回應(yīng)。不過雖然 GPT-4 創(chuàng)造的文本和回應(yīng)讀起來像人，但它遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是有意識的智能，離通用人工智能還有距離。
GPT-4通過與其前身（GPT-3.5）相同的基本流程工作，但規(guī)模更大，以下是其主要的工作原理：
Transformer架構(gòu)： GPT-4是使用一種叫做「Transformer」的設(shè)計來構(gòu)建的，這些轉(zhuǎn)換器就像超級智能機(jī)器，能夠理解一句話中哪些詞是重要的，以及它們之間的關(guān)系。
大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練： GPT-4從大量的文本中學(xué)習(xí)，如書籍、網(wǎng)站和文章，這樣一來，它就能更好地理解語言模式、語法和事實。
微調(diào)（Fine-tuning）： 在從大量文本中學(xué)習(xí)后，GPT-4會在特定的任務(wù)中接受訓(xùn)練，如回答問題或理解文本中的情感，這有助于它在處理這些任務(wù)時變得更加出色。
分詞（Tokenization）： GPT-4將文本分解成更小的部分，稱為「tokens」，這些token可以是單詞或單詞的一部分，這有助于它處理不同的語言并理解詞語的含義。
上下文窗口（Context window）： GPT-4有一個限制，即它可以一次查看多少個token。這個限制有助于它理解語境和單詞之間的關(guān)系，但這也意味著它不一定能理解很長的句子或段落。
概率分布和抽樣： 當(dāng)GPT-4生成文本時，它根據(jù)模型認(rèn)為每個詞的可能性的大小來猜測下一個詞。然后，它從這些猜測中挑選出一個詞，使其夠創(chuàng)造出多樣化和有趣的句子。
細(xì)粒度控制（Fine-grained control）： GPT-4可以通過使用特殊提示或調(diào)整其設(shè)置等技巧，引導(dǎo)它給出特定類型的答案或文本，以幫助從該模型中獲得我們想要的結(jié)果。
ChatGPT 和 GPT-4 并不是同一回事，ChatGPT 是基于 GPT-3.5 和 GPT-4 模型的，專門為對話式人工智能應(yīng)用而設(shè)計的，比如根據(jù)用戶輸入生成類似人類的文本回復(fù)。
而GPT-4指的是GPT系列大語言模型的當(dāng)前版本——驅(qū)動ChatGPT的引擎。
ChatGPT提供的輸出讀起來更自然，GPT-4更強(qiáng)大，在輸入/輸出方面可以處理更多文本。
這個問題的答案：是也不是。
用戶可以通過ChatGPT、New Bing等軟件訪問GPT-4，這些平臺使用GPT-4來生成內(nèi)容并與用戶互動。然而，GPT-4只有在ChatGPT Plus付費計劃下才能使用，或者作為開發(fā)者建立應(yīng)用程序和服務(wù)的API。New Bing（新必應(yīng)）可以每天免費有限次數(shù)使用GPT-4驅(qū)動的AI聊天，而獨立用戶在這些人工智能聊天機(jī)器人平臺之外沒有機(jī)會使用GPT-4。
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