GPT-4 vs ChatGPT: AI巅峰对决

主题

GPT-4的发布与性能分析: 介绍了OpenAI最新发布的GPT-4模型，重点分析了其与GPT-3.5相比的性能提升和新功能。

GPT-4的实际测试对比: 通过实际案例，比较了GPT-4和GPT-3.5在处理复杂问题时的表现差异。

核心要点

• GPT-4引入了多模态能力，可以同时处理文本和图像输入，大大扩展了AI的应用场景。
• 在长文本处理、创造性任务和高级推理方面，GPT-4相比GPT-3.5有显著提升。
• GPT-4在专业知识测试中表现出色，如在律师考试和生物奥林匹克中获得高分。
• 尽管安全性和准确性有所提高，GPT-4仍存在局限性，不应在重要决策中完全依赖它。
• GPT-4的商业化应用已经开始，但目前对普通用户的访问仍有限制。

洞见

GPT-4的多模态能力和强化的推理能力可能预示着AI正在向更全面的认知系统演进。这种演进不仅仅是单一能力的提升，而是朝着模拟人类综合认知过程的方向发展。这可能会引发我们重新思考AI的本质和潜力，同时也可能带来新的伦理和社会挑战，如AI在决策过程中的角色定位和责任界定。

GPT-4的重大突破

GPT-4作为OpenAI最新发布的大型语言模型，相比其前身GPT-3.5有了显著的性能提升。我重点关注到，GPT-4最突出的特性是其多模态能力，可以同时处理文本和图像输入。这意味着GPT-4不仅能理解文字，还能"看懂"图片，大大扩展了其应用场景。

例如，当向GPT-4展示一张包含气球和绳子的图片，并询问"如果绳子被割断会发生什么"时，GPT-4能准确回答"气球会飞走"。这种图像理解能力为AI带来了新的可能性，如更精准的图像描述、基于视觉的问答系统等。

GPT-4的核心能力提升

除了多模态特性，GPT-4在多个方面都有明显进步：

1. 长文本处理：GPT-4能够处理超过25，000个单词的文本，是GPT-3.5处理能力的两倍。这使得它在处理长篇文档、学术论文等场景中更加得心应手。

2. 创造性和协作性：GPT-4展现出更强的创意写作能力，甚至可以创作歌曲和剧本。它还能学习用户的写作风格，提供更个性化的输出。

3. 高级推理能力：在复杂的逻辑推理任务中，GPT-4表现出色。我通过一个安排会议时间的例子测试了GPT-3.5和GPT-4，结果显示GPT-4能够正确理解多人时间安排的复杂约束，给出准确答案，而GPT-3.5则出现了错误。

4. 专业知识：在各种专业测试中，GPT-4都取得了令人瞩目的成绩。例如，在统一律师考试中，GPT-4的成绩达到了前10%，而GPT-3.5仅为后10%。在生物奥林匹克中，GPT-4更是获得了前99%的成绩。

GPT-4的安全性和局限性

尽管GPT-4在多个方面有了显著提升，但OpenAI仍然强调了其局限性：

1. 安全性提升：相比GPT-3.5，GPT-4产生不当内容的可能性降低了82%，提供事实准确回答的可能性提高了40%。这意味着GPT-4在可靠性和安全性方面有了明显进步。

2. 仍存在局限：GPT-4仍然存在社会偏见、幻觉（即产生虚假信息）和对抗性提示等问题。OpenAI提醒用户不要在重要决策中完全依赖GPT-4的输出。

3. 知识更新：与之前的模型一样，GPT-4的知识截止到2021年9月，无法获取之后的信息。

GPT-4的实际应用和访问

GPT-4已经开始在一些产品中集成，如Duolingo（多邻国）、Be My Eyes（成为我的眼睛）等。对于开发者和用户：

1. ChatGPT Plus订阅用户可以有限度地使用GPT-4，每4小时最多100条消息。

2. GPT-4的API目前处于等待列表状态，开发者可以申请加入。

3. GPT-4的上下文长度为8192个标记（token），未来计划提供32K标记的版本，相当于约50页文本。

总的来说，GPT-4代表了AI技术的一个重要里程碑，其多模态能力和性能提升为未来AI应用开辟了新的可能性。然而，我们也需要谨慎看待其局限性，在使用过程中保持批判性思考。