继GPT-3之后，OpenAI发布新一代语言模型

近日Open AI发布了新一代的语言模型，也是继GPT-3之后的又一进展。

GPT-4是OpenAI为聊天机器人ChatGPT发布的语言模型。

GPT-4的技术原理是什么?

GPT-4的全称是Generative Pre-trained Transformer 4，是一种深度学习的模型，在里面使用了预训练和微调的技术。预训练是基于一个规模比较大的数据集里，通过建立一个通用型的模型，然后能够了解到语言的基本规律和知识。微调是在具体到一个任务时，对背后的模型和算法进行调整，然后做出来的结果能够在不同的需求和场景。为什么GPT-4这么厉害呢?

主要是大数据的作用。这个模型里囊括了数十亿条的信息，这些信息可能来自于网站、书籍、社交媒体等各个渠道，丰富了数据库，然后当给到一个指令后，这个模型就会通过概率计算，从这些海量文本中组成可能想要的内容。据了解，预训练模型里有超过1000亿个参数。

GPT-4具体相比其前面的GPT-3有哪些新的功能呢?

创造力

GPT-4相比以前更具有创造力和协同性。在用户输入的过程中，能够根据用户的需求一起进行编辑和迭代任务，比如创作歌曲编写剧本等。

视觉信息输入和输入

GPT-4相比于chat-gpt的主要区别在于输入和输出的内容。Chat-gpt是只能接受文本的输入，生成内容和分析，GPT-4除了文本外，还可以输入图像，模型通过对图像的分析形成新的内容。

比如，OpenAI在官网上输入图片“这张图片有何不寻常之处”模型给出的结果就是“一名男子正在行驶的出租车车顶上，使用熨斗熨烫衣服”。

内容丰富度提升

模型在输入框中，可以输入更多的文本信息内容，提供分析、创作等。目前已经允许处理超过2.5万个单词文本的输入，基本能够满足大量的文本分析和内容。

更高的推理能力

在发布会直播上，OpenAI的Greg Brockman现场表演了一波GPT-4给代码修Bug。出现问题后直接把1万字的程序文档传给GPT-4，无需担心格式，直接附上出现的问题，几秒钟内就可以得到方案办法。

GPT-4的应用场景是非常广泛的，具体来说:

文章合成

GPT-4依托强大的数据库和模型计算能力，能够根据用户给出的标题、关键词、摘要等信息，生成一篇完成的文章。涵盖的类型也很广泛，无论是新闻、故事、评论、论文，都可以应对。

关键是，在文章的逻辑性上、内容编排性上、创造性上等都更合理。这一块基本上对于文章编辑、内容创作者等职业来说是一个不小的威胁。

代码生成

GPT-4根据用户给出的需求描述，生成符合要求的代码。现实生活中计算机专家一般可能对Python、Java、C++等中的一个或者两个比较熟练运用，而且还容易出错。GPT-4对这些程序类型没有压力，轻松应对，生成的代码不但语法正确，功能正确，还具有可读性和优化型，适应不同的风格。

机器翻译

GPT-4可以根据用户给出的源语言和目标语言，将一段文本从一种语言翻译成另一种语言，无论是英语、中文、日语等，都可以轻松应对。

未来的场景下不在需求人工翻译这个职业，可能会出现随时带的翻译软件产品。

智能问答

现在生活中机器人客服也比较多，但比较机械化。GPT-4可以根据用户给出的问题和相关的文本，生成一个合适的答案，无论是事实性的、意见性的、推理性的等，都可以轻松应对。可以想象的未来，像人工客服这种职业范围会越来越窄。