【AI大模型】ChatGPT-4 对比 ChatGPT-3.5:有哪些优势
引言
ChatGPT4相比于ChatGPT3.5,有着诸多不可比拟的优势,比如图片生成、图片内容解析、GPTS开发、更智能的语言理解能力等,但是在国内使用GPT4存在网络及充值障碍等问题,如果您对ChatGPT4.0感兴趣,可以私信博主为您解决账号和环境问题。同时,如果您有一些AI技术应用的需要,也欢迎私信博主,我们聊一聊思路和解决方案,能为您解决问题,是我的荣幸!!
随着人工智能的不断进步,OpenAI 在自然语言处理领域取得了显著的成就。随着 ChatGPT-4 的发布,用户纷纷关注这一最新版本与其前身 ChatGPT-3.5 之间的区别。本文将探讨 ChatGPT-4 相较于 ChatGPT-3.5 的关键优势,重点介绍其在理解复杂查询、处理虚假信息以及增强用户体验等方面的改进。
1. 更强的复杂查询理解能力
ChatGPT-4 能够更好地理解复杂问题
ChatGPT-4 在处理复杂和细微的问题上表现出色,这使得它在应对多层次的对话和复杂任务时更加可靠。相较于 ChatGPT-3.5,ChatGPT-4 在语言理解方面有显著提升,能够更准确地解析用户输入并提供更相关的回应 (Coursera) (Manifest AI Blog)。
示例代码
import openai# 使用 ChatGPT-4 的 API
response = openai.Completion.create(engine="gpt-4",prompt="解释量子纠缠的原理。",max_tokens=150
)print(response.choices[0].text.strip())
2. 更加可靠的虚假信息处理能力
ChatGPT-4 更有效地处理虚假信息
在信息的准确性方面,ChatGPT-4 的表现优于其前身。ChatGPT-4 不仅能够更好地避免生成误导性信息,还能在对话中保持更高的可信度 (kommunicate) (Manifest AI Blog)。
3. 提升的上下文感知能力
长对话中的上下文保持
ChatGPT-4 在长对话中保持上下文的能力更强,这使得它在连续对话中能够提供更加一致和连贯的回应。它能够更好地记住和理解对话的先前内容,从而提供更为相关的答案 (Coursera) (Manifest AI Blog)。
示例代码
conversation_history = [{"role": "user", "content": "告诉我关于艾尔伯特·爱因斯坦的一些信息。"},{"role": "assistant", "content": "爱因斯坦是一个著名的物理学家,以相对论著称。"}
]response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4",messages=conversation_history
)print(response.choices[0].message['content'].strip())
4. 多模态能力
处理文本和视觉输入
ChatGPT-4 引入了多模态能力,不仅能够处理文本输入,还可以处理视觉输入。这一功能扩展了其应用场景,使其在图像分析、视觉问答等方面表现出色 (Coursera) (litslink)。
import openai# 假设我们有一个图像处理的 API
response = openai.ImageCompletion.create(engine="dalle-2",prompt="生成一张描述爱因斯坦的图像。",max_tokens=50
)print(response.choices[0].text.strip())
5. 增强的插件支持
提供更多功能的插件
ChatGPT-4 支持各种插件,如从 Expedia、Kayak 和 OpenTable 等公司的插件,使得用户可以直接通过 ChatGPT 进行旅行安排等任务。插件的引入极大地增强了 ChatGPT 的功能和应用范围
6. 性能和成本效益
高效能和成本效益
ChatGPT-4 在性能和成本效益方面也有显著改进。相比于 GPT-3.5,GPT-4 的 Turbo 版本在高需求应用中表现出色,并且在特定任务上优化了性能,提供了更具成本效益的解决方案 (AI Service Platform) (Litslink)。
response = openai.Completion.create(engine="gpt-4-turbo",prompt="分析大数据集。",max_tokens=100
)print(response.choices[0].text.strip())
结论
综上所述,ChatGPT-4 在多个方面优于 ChatGPT-3.5,包括理解复杂查询、处理虚假信息、上下文感知、多模态能力、插件支持以及性能和成本效益等。这些改进使得 ChatGPT-4 在企业应用和个人用户中都展现出强大的潜力。如果您正在寻找一个更智能、更可靠的对话生成模型,ChatGPT-4 无疑是一个值得考虑的选择。
通过这些显著的提升,ChatGPT-4 正在重新定义自然语言处理的标准,推动 AI 应用向前发展。如果您有任何问题或需要进一步的技术支持,请随时联系我。
相关文章:
【AI大模型】ChatGPT-4 对比 ChatGPT-3.5:有哪些优势
引言 ChatGPT4相比于ChatGPT3.5,有着诸多不可比拟的优势,比如图片生成、图片内容解析、GPTS开发、更智能的语言理解能力等,但是在国内使用GPT4存在网络及充值障碍等问题,如果您对ChatGPT4.0感兴趣,可以私信博主为您解决账号和环境…...
详解yolov5的网络结构
转载自文章 网络结构图(简易版和详细版) 此图是博主的老师,杜老师的图 网络框架介绍 前言: YOLOv5是一种基于轻量级卷积神经网络(CNN)的目标检测算法,整体可以分为三个部分, ba…...
汽车零配件行业看板管理系统应用
生产制造已经走向了精益生产,计算时效产出、物料周转时间等问题,成为每一个制造企业要面临的问题,工厂更需要加快自动化,信息化,数字化的布局和应用。 之前的文章多次讲解了企业MES管理系统,本篇文章就为大…...
【Go】函数的使用
目录 函数返回多个值 init函数和import init函数 main函数 函数的参数 值传递 引用传递(指针) 函数返回多个值 用法如下: package mainimport ("fmt""strconv" )// 返回多个返回值,无参数名 func Mu…...
宝塔面板运行Admin.net框架
准备 宝塔安装 .netcore安装 Admin.net框架发布 宝塔面板设置 完结撒花 1.准备 服务器/虚拟机一台 系统Windows server / Ubuntu20.04(本贴使用的是Ubuntu20.04版本系统) Admin.net开发框架 先安装好服务器系统,这里就不做安装过程描述了&…...
Javaweb11-Filter过滤器
Filter过滤器 1.Filter的基本概念: 在Java Servlet中,Filter接口是用来处理HttpServletRequest和HttpServletResponse的对象的过滤器。主要用途是在请求到达Servlet之前或者响应离开Servlet之前对请求或响应进行预处理或后处理。 2.Filter常见的API F…...
【AI-7】CUDA
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA公司开发的一种并行计算平台和编程模型,使开发者能够利用NVIDIA GPU的强大计算能力来加速各种应用。以下是关于CUDA的详细介绍: CUDA的特点 并行计算:CUDA允许开发…...
ctfshow-web入门-文件上传(web164、web165)图片二次渲染绕过
web164 和 web165 的利用点都是二次渲染,一个是 png,一个是 jpg 目录 1、web164 2、web165 二次渲染: 网站服务器会对上传的图片进行二次处理,对文件内容进行替换更新,根据原有图片生成一个新的图片,这样…...
基于实现Runnable接口的java多线程
Java多线程通常可以通过继承Thread类或者实现Runnable接口实现。本文主要介绍实现Runnable接口的java多线程的方法, 并通过ThreadPoolTaskExecutor调用执行,以及应用场景。 一、应用场景 异步、并行、子任务、磁盘读写、数据库查询、网络请求等耗时操作等。 以下…...
如何在uniapp中使用websocket?
websocket是我们经常使用到的接口,通常用于即时通讯以及K线图这种需要实时更新数据的业务需求上,传统的restful接口虽然可以满足,但是你需要轮询,这就要额外写一堆代码,不是很方便,用websocket就简单很多,我们来看代码 第一步定义全局常量、变量 const config = {host…...
PCL 点云PFH特征描述子
点云PFH特征描述子 一、概述1.1 概念1.2 算法原理二、代码实现三、结果示例一、概述 1.1 概念 点特征直方图PFH(Point Feature Histograms)描述子:用于表示点云中每个点的局部几何形状信息,它是一种直方图描述子,包括了点云的法线方向和曲率信息,PFH描述子可以帮助区分不同…...
linux程序安装-编译-rpm-yum
编译安装流程步骤详解 识途老码 | Linux编译安装程序 编译安装概览 编译安装是从软件的源代码构建到最终安装的过程,它允许用户根据自身的需求和系统的环境来自定义软件的配置和功能。相对于二进制安装,编译安装提供了更高的灵活性和控制能力,但同时也要求用户具备一定的…...
【网络协议】PIM
PIM 1 基本概念 PIM(Protocol Independent Multicast)协议,即协议无关组播协议,是一种组播路由协议,其特点是不依赖于某一特定的单播路由协议,而是可以利用任意单播路由协议建立的单播路由表完成RPF&…...
Redis 中的跳跃表(Skiplist)基本介绍
Redis 中的跳跃表(Skiplist)是一种用于有序元素集合的快速查找数据结构。它通过一个多级索引来提高搜索效率,能够在对数时间复杂度内完成查找、插入和删除操作。跳跃表特别适用于实现有序集合(sorted set)的功能&#…...
C语言编译和编译预处理
1.编译预处理 • 编译是指把高级语言编写的源程序翻译成计算机可识别的二进制程序(目标程序)的过程,它由编译程序完成。 • 编译预处理是指在编译之前所作的处理工作,它由编译预处理程序完成 在对一个源程序进行编译时࿰…...
ahb 总线的一些思考
1. 如何处理对不存在地址的访问? 当主设备试图访问内存映射中不存在的地址时,系统需要处理这一情况以避免错误或未定义行为。通常通过使用默认从设备或错误响应机制来管理。具体如下: 默认从设备:默认从设备响应对未定义或不存在…...
spark shuffle写操作——SortShuffleWriter
写入的简单流程: 1.生成ExternalSorter对象 2.将消息都是插入ExternalSorter对象中 3.获取到mapOutputWriter,将中间产生的临时文件合并到一个临时文件 4.生成最后的data文件和index文件 可以看到写入的重点类是ExternalSorter对象 ExternalSorter 基…...
ESP32CAM物联网教学12
ESP32CAM物联网教学12 MicroPython 视频服务 小智希望能在MicroPython中实现摄像头的视频服务,就像官方示例程序CameraWebServer那样。 下载视频服务驱动库 小智通过上网搜索,发现相关的教学材料还不少,并且知道有人已经写出了视频服务的驱…...
【C++精华铺】12.STL list模拟实现
1.序言 STL (Standard Template Library)是C标准库中的一个重要组件,提供了许多通用的数据结构和算法。其中,STL list是一种带头双向链表容器,可以存储任意类型的元素。 list的特点包括: 双向性:list中的元素可以根据需…...
ChatGPT Mac App 发布!
2024 年 6 月,OpenAI 的大语言模型 ChatGPT 的 Mac 客户端与 ChatGPT-4o 一起发布了。ChatGPT Mac 户端可以让用户直接在 Mac 电脑上使用 ChatGPT 进行对话。它提供了一个简单易用的用户界面,用户可以在其中输入文本或语音指令,并接收模型生成…...
如何在看板中有效管理突发紧急任务
在看板中有效管理突发紧急任务需要:设立专门的紧急任务通道、重新调整任务优先级、保持适度的WIP(Work-in-Progress)弹性、优化任务处理流程、提高团队应对突发情况的敏捷性。其中,设立专门的紧急任务通道尤为重要,这能…...
AI编程--插件对比分析:CodeRider、GitHub Copilot及其他
AI编程插件对比分析:CodeRider、GitHub Copilot及其他 随着人工智能技术的快速发展,AI编程插件已成为提升开发者生产力的重要工具。CodeRider和GitHub Copilot作为市场上的领先者,分别以其独特的特性和生态系统吸引了大量开发者。本文将从功…...
是否存在路径(FIFOBB算法)
题目描述 一个具有 n 个顶点e条边的无向图,该图顶点的编号依次为0到n-1且不存在顶点与自身相连的边。请使用FIFOBB算法编写程序,确定是否存在从顶点 source到顶点 destination的路径。 输入 第一行两个整数,分别表示n 和 e 的值(1…...
Fabric V2.5 通用溯源系统——增加图片上传与下载功能
fabric-trace项目在发布一年后,部署量已突破1000次,为支持更多场景,现新增支持图片信息上链,本文对图片上传、下载功能代码进行梳理,包含智能合约、后端、前端部分。 一、智能合约修改 为了增加图片信息上链溯源,需要对底层数据结构进行修改,在此对智能合约中的农产品数…...
PAN/FPN
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import mathclass LowResQueryHighResKVAttention(nn.Module):"""方案 1: 低分辨率特征 (Query) 查询高分辨率特征 (Key, Value).输出分辨率与低分辨率输入相同。"""def __…...
使用Spring AI和MCP协议构建图片搜索服务
目录 使用Spring AI和MCP协议构建图片搜索服务 引言 技术栈概览 项目架构设计 架构图 服务端开发 1. 创建Spring Boot项目 2. 实现图片搜索工具 3. 配置传输模式 Stdio模式(本地调用) SSE模式(远程调用) 4. 注册工具提…...
七、数据库的完整性
七、数据库的完整性 主要内容 7.1 数据库的完整性概述 7.2 实体完整性 7.3 参照完整性 7.4 用户定义的完整性 7.5 触发器 7.6 SQL Server中数据库完整性的实现 7.7 小结 7.1 数据库的完整性概述 数据库完整性的含义 正确性 指数据的合法性 有效性 指数据是否属于所定…...
Ubuntu Cursor升级成v1.0
0. 当前版本低 使用当前 Cursor v0.50时 GitHub Copilot Chat 打不开,快捷键也不好用,当看到 Cursor 升级后,还是蛮高兴的 1. 下载 Cursor 下载地址:https://www.cursor.com/cn/downloads 点击下载 Linux (x64) ,…...
前端中slice和splic的区别
1. slice slice 用于从数组中提取一部分元素,返回一个新的数组。 特点: 不修改原数组:slice 不会改变原数组,而是返回一个新的数组。提取数组的部分:slice 会根据指定的开始索引和结束索引提取数组的一部分。不包含…...
MySQL的pymysql操作
本章是MySQL的最后一章,MySQL到此完结,下一站Hadoop!!! 这章很简单,完整代码在最后,详细讲解之前python课程里面也有,感兴趣的可以往前找一下 一、查询操作 我们需要打开pycharm …...
