gpt4和gpt3区别?

gpt4是基于gpt3上面生产的，随着gpt4的发布，就有些小伙伴比较好奇gpt4和gpt3的区别有哪些呢？那么下面就来和小编一起来看一下gpt4和gpt3区别吧。

“GPT-4 建立在 GPT-3 之上,GPT-3 于 2020 年 5 月发布,并迅速成为使用最广泛的自然语言处理模型之一。 GPT-4 比 GPT-3 更大更强,与 GPT-3 的 1750 亿个参数相比,GPT-4 有 170 万亿个参数。 这使得 GPT-4 能够更准确、更流畅地处理和生成文本。 GPT-4的主要优势之一是它能够理解和生成广泛的自然语言文本,包括正式和非正式语言，这使得它广泛适用于各种应用场景。

1.模型尺寸：GPT-4 会比 GPT-3 大，但与目前最大的模型(MT-NLG 530B 和 PaLM 540B)相比不会很大。模型大小不会是一个显着特征。

2.最优性：GPT-4 将比 GPT-3 使用更多的计算。它将在参数化(最佳超参数)和缩放定律(训练令牌的数量与模型大小一样重要)方面实现新颖的最优性见解。

3.多模态：GPT-4 将是纯文本模型(不是多模态)。OpenAI 正在寻求将语言模型发挥到极致，然后完全跳到像 DALL·E 这样的多模态模型——他们预测未来将超越单模态系统。

4.稀疏性：GPT-4 遵循 GPT-2 和 GPT-3 的趋势，将是一个密集模型(所有参数都将用于处理任何给定的输入)。稀疏性将在未来变得更加占主导地位。

5.对齐：GPT-4 将比 GPT-3 更符合我们的要求。它将实施来自 InstructGPT 的学习，后者是通过人工反馈进行训练的。尽管如此，与人工智能保持一致还有很长的路要走，应该仔细评估努力，不应该大肆宣传。

6.模型容量：GPT4的模型容量更大，它包含了175亿个参数，而GPT3仅有17亿个参数。

7.功能：GPT4内置了更多核心功能，能够利用机器学习处理多种任务，而GPT3仅可用于对话导向问题，文本生成和历史数据分析。

8.对接性：GPT4具有更强的对接性，可以集成不同的数据源，进行基于多种任务的训练，而GPT3仅可进行单一任务的特定训练。

9.训练效果：GPT4在进行特定语言和NLP任务的训练时表现更出色，而GPT3的训练效果在大多数任务上要稍差一些。