当前位置: 首页 > news >正文

【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&#xff0…...

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…...

【Axure高保真原型】引导弹窗

今天和大家中分享引导弹窗的原型模板,载入页面后,会显示引导弹窗,适用于引导用户使用页面,点击完成后,会显示下一个引导弹窗,直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…...

[2025CVPR]DeepVideo-R1:基于难度感知回归GRPO的视频强化微调框架详解

突破视频大语言模型推理瓶颈,在多个视频基准上实现SOTA性能 一、核心问题与创新亮点 1.1 GRPO在视频任务中的两大挑战 ​安全措施依赖问题​ GRPO使用min和clip函数限制策略更新幅度,导致: 梯度抑制:当新旧策略差异过大时梯度消失收敛困难:策略无法充分优化# 传统GRPO的梯…...

vscode里如何用git

打开vs终端执行如下: 1 初始化 Git 仓库(如果尚未初始化) git init 2 添加文件到 Git 仓库 git add . 3 使用 git commit 命令来提交你的更改。确保在提交时加上一个有用的消息。 git commit -m "备注信息" 4 …...

装饰模式(Decorator Pattern)重构java邮件发奖系统实战

前言 现在我们有个如下的需求,设计一个邮件发奖的小系统, 需求 1.数据验证 → 2. 敏感信息加密 → 3. 日志记录 → 4. 实际发送邮件 装饰器模式(Decorator Pattern)允许向一个现有的对象添加新的功能,同时又不改变其…...

k8s从入门到放弃之Ingress七层负载

k8s从入门到放弃之Ingress七层负载 在Kubernetes(简称K8s)中,Ingress是一个API对象,它允许你定义如何从集群外部访问集群内部的服务。Ingress可以提供负载均衡、SSL终结和基于名称的虚拟主机等功能。通过Ingress,你可…...

基于uniapp+WebSocket实现聊天对话、消息监听、消息推送、聊天室等功能,多端兼容

基于 ​UniApp + WebSocket​实现多端兼容的实时通讯系统,涵盖WebSocket连接建立、消息收发机制、多端兼容性配置、消息实时监听等功能,适配​微信小程序、H5、Android、iOS等终端 目录 技术选型分析WebSocket协议优势UniApp跨平台特性WebSocket 基础实现连接管理消息收发连接…...

【android bluetooth 框架分析 04】【bt-framework 层详解 1】【BluetoothProperties介绍】

1. BluetoothProperties介绍 libsysprop/srcs/android/sysprop/BluetoothProperties.sysprop BluetoothProperties.sysprop 是 Android AOSP 中的一种 系统属性定义文件(System Property Definition File),用于声明和管理 Bluetooth 模块相…...

拉力测试cuda pytorch 把 4070显卡拉满

import torch import timedef stress_test_gpu(matrix_size16384, duration300):"""对GPU进行压力测试,通过持续的矩阵乘法来最大化GPU利用率参数:matrix_size: 矩阵维度大小,增大可提高计算复杂度duration: 测试持续时间(秒&…...

今日学习:Spring线程池|并发修改异常|链路丢失|登录续期|VIP过期策略|数值类缓存

文章目录 优雅版线程池ThreadPoolTaskExecutor和ThreadPoolTaskExecutor的装饰器并发修改异常并发修改异常简介实现机制设计原因及意义 使用线程池造成的链路丢失问题线程池导致的链路丢失问题发生原因 常见解决方法更好的解决方法设计精妙之处 登录续期登录续期常见实现方式特…...

Go 并发编程基础:通道(Channel)的使用

在 Go 中,Channel 是 Goroutine 之间通信的核心机制。它提供了一个线程安全的通信方式,用于在多个 Goroutine 之间传递数据,从而实现高效的并发编程。 本章将介绍 Channel 的基本概念、用法、缓冲、关闭机制以及 select 的使用。 一、Channel…...