ChatGPT 是一种基于 GPT(生成式预训练变换器)架构的人工智能模型,由 OpenAI 开发。它是目前最先进的人工智能模型之一,是一种自然语言处理(NLP)工具,能够理解和生成接近人类水平的文本。
GPT 是生成式预训练变换器。
GPT-3.5 是 GPT-3 的升级版本,也是 ChatGPT 背后的模型。GPT-4 是 GPT-3.5 的后续版本,与 GPT-3.5 相比,GPT-4 具有以下一些差别:
目前 ChatGPT 官网有两个版本,分别是 GPT-3.5 和 GPT-4。GPT-3.5 是免费版本,拥有 GPT 账号即可使用,但智能程度不如 GPT-4,且无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)和 GPTs 商店、高级数据分析等插件。若想使用更多功能更智能的 GPT-4,需要升级到 PLUS 套餐,收费标准是 20 美金一个月。此外,GPT-4 还有团队版和企业版,功能更多,限制更少,但费用也更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。
Q*的下一阶段,最初被称为GPT-6,但后来重新命名为GPT-7(原计划在2026年发布),由于埃隆·马斯克最近的诉讼而被暂停。计划在2027年发布的Q* 2025(GPT-8)将实现完全的AGI......Q* 2023 = 48智商Q* 2024 = 96智商(推迟)Q* 2025 = 145智商(推迟)埃隆·马斯克因为他的诉讼导致了推迟。这就是我现在揭示这些信息的原因,因为不会再造成进一步的伤害。我已经看过很多关于人工通用智能(AGI)的定义,但我将简单地将AGI定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。这是现在大多数人对这个词的定义。2020年是我第一次对一个AI系统感到震惊——那就是GPT-3。GPT-3.5是GPT-3的升级版本,也是ChatGPT背后的模型。当ChatGPT发布时,我感觉更广泛的世界终于赶上了我两年前就开始互动的东西。我在2020年广泛使用GPT-3,并对它的推理能力感到震惊。GPT-3及其半步后继者GPT-3.5(在2023年3月升级为GPT-4之前,它驱动了现在著名的ChatGPT)在某种程度上是朝着AGI迈出的巨大一步,而早期的模型则不是这样。需要注意的是,像GPT-2这样的早期语言模型(基本上自Eliza以来的所有聊天机器人)实际上没有真正连贯回应的能力。那么为什么GPT-3会有如此巨大的飞跃呢?
作者:锦鲤JAY原文:[一文教你注册、安装、订阅ChatGPT](https://hzm1ktnu5x.feishu.cn/docx/RXzLdiboMoytYQxK0YKck1hcnrg?from=from_copylink)[heading2]引言[content]最近发现有很多朋友还不知道怎么注册订阅ChatGPT,可能还有些人都不知道什么是ChatGPT,我这里也简单介绍一下:ChatGPT是一种基于GPT(生成式预训练变换器)架构的人工智能模型,由OpenAI开发。ChatGPT是目前最先进的人工智能模型,它是一种自然语言处理(NLP)工具,能够理解和生成接近人类水平的文本。目前ChatGPT官网有两个版本,一个是GPT3.5,一个是GPT4。GPT3.5是免费版本,只要你拥有了GPT账号就能使用,但GPT3.5的智能程度明显没有GPT4的高,而且也无法使用DALL.E3(AI画图功能)和GPTs商店和高级数据分析等插件,想要用更多功能更智能的GPT4需要你升级到PLUS套餐,PLUS的收费标准是20美金一个月,当然GPT4还有团队版和企业版,那两个功能更多,更少限制,当然,费用也更贵,一般推荐使用PLUS套餐足以。在注册ChatGPT账号之前,我们先注册一个谷歌账号,因为国外很多软件是支持谷歌账号一键登录,所以注册一个谷歌账号可以省去很多日后的注册流程。目前注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证,过程也非常简单,以下将为大家展示注册过程:
尽管有这样的能力,GPT-4也有与早期GPT模型类似的局限性。最重要的是,它仍然不是完全可靠的(它对事实产生"幻觉",并出现推理错误)。在使用语言模型的输出时,特别是在高风险的情况下,应该非常小心,并且使用确切的协议(如人类审查,用额外的上下文托底,或完全避免高风险的使用)与具体应用的需要相匹配。详见我们的系统卡。相对于以前的GPT-3.5模型,GPT-4大大减少了幻觉(随着不断的迭代,它们本身也在不断改进)。在我们内部对抗性设计的事实性评估中,GPT-4的得分比我们最新的GPT-3.5高19个百分点(图6)。图6.GPT-4在九个内部对抗性设计的事实性评价中的表现。准确率显示在Y轴上,越高越好。准确度为1.0意味着模型的答案被判断为与人类对评价中所有问题的理想答案一致。我们将GPT-4与基于GPT-3.5的三个早期版本的ChatGPT[64]进行比较;GPT-4比最新的GPT-3.5模型提高了19个百分点,在所有题目上都有明显的提高。GPT-4在TruthfulQA[66]这样的公共基准上取得了进展,该基准测试了模型区分事实和从对抗性选择的不正确陈述集的能力(图7)。这些问题与在统计学上具有吸引力的事实错误的答案成对出现。GPT-4基础模型在这项任务上只比GPT-3.5略胜一筹;然而,经过RLHF的后训练,我们观察到比GPT-3.5有很大的改进。GPT-4抵制选择常见的说法(你不能教老狗新把戏),然而它仍然可能错过微妙的细节(猫王不是演员的儿子,所以帕金斯是正确答案)。表4:GPT-4在TruthfulQA上给出正确和不正确回答的例子