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

      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。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/867534.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Science期刊政策反转:允许生成式AI用于论文写作,意味着什么?

我是娜姐 迪娜学姐 ,一个SCI医学期刊编辑,探索用AI工具提效论文写作和发表。 关于各大top期刊和出版社对于生成式AI用于论文写作中的规定,娜姐之前写过一篇文章: 如何合理使用AI写论文?来看Top 100学术期刊和出版社的…

深度解析 Raft 分布式一致性协议

本文参考转载至:浅谈 Raft 分布式一致性协议|图解 Raft - 白泽来了 - 博客园 (cnblogs.com) 深度解析 Raft 分布式一致性协议 - 掘金 (juejin.cn) raft-zh_cn/raft-zh_cn.md at master maemual/raft-zh_cn (github.com) 本篇文章将模拟一个KV数据读写服…

【漏洞复现】禅道——未授权登入(QVD-2024-15263)

声明:本文档或演示材料仅供教育和教学目的使用,任何个人或组织使用本文档中的信息进行非法活动,均与本文档的作者或发布者无关。 文章目录 漏洞描述漏洞复现测试工具 漏洞描述 禅道(Zentao)是一款开源的项目管理和协作…

死锁-活锁与活锁的预防、死锁与死锁的预防和检测(处理死锁的方式:事务等待图)

一、引言 1、死锁是因采用封锁技术实现并发控制而产生的一种运行事务被阻塞或等待的现象 2、如果利用严格两阶段封锁协议来解决我们前面提到的“更新丢失”这种数据不一致问题,非串行调度中的事务T1首先获得数据对象X上的读锁并开始执行,随后事务T2也获…

数值分析笔记(五)线性方程组解法

三角分解法 A的杜利特分解公式如下: u 1 j a 1 j ( j 1 , 2 , ⋯ , n ) , l i 1 a i 1 / u 11 ( i 2 , 3 , ⋯ , n ) , u k j a k j − ∑ m 1 k − 1 l b m u m j ⇒ a k j ( j k , k 1 , ⋯ , n ) , l i k ( a i k − ∑ m 1 k − 1 l i n u m k ) /…

uniapp 在手机上导出excel

1.创建excelDev.js文件 export default {exportExcel(fileData, documentName excel) {plus.io.requestFileSystem(plus.io.PUBLIC_DOCUMENTS, function(fs) {let rootObj fs.rootlet fullPath rootObj.fullPathconsole.log("开始导出数据")// 创建文件夹rootObj…

破解宇宙终极奥秘,战胜昊天无上束缚

在幽邃的暗夜下,细品着夫子与昊天跨越千年的智勇交锋,我的思绪不禁飘向了更加深远的宇宙边际,回响起那些关于人类如何挑战天命、战胜上天的过往。 宇宙奥秘 在浩瀚无垠的宇宙深渊中,隐藏着一段超越凡尘的规则。昊天,…

2025湖北武汉智慧教育装备信息化展/智慧校园展/湖北高博会

2025武汉教育装备展,2025武汉智慧教育展,2025武汉智慧校园展,2025武汉教育信息化展,2025武汉智慧教室展,湖北智慧校园展,湖北智慧教室展,武汉教学设备展,湖北高教会,湖北高博会 2025湖北武汉智慧教育装备信息化展/智慧校园展/湖北高博会 2025第10届武汉国际教育装备及智慧校园…

计算机网络——数据链路层(以太网扩展、虚拟局域网、高速以太网)

在许多情况下,我们希望把以太网的覆盖范围扩展。本节先讨论在物理层把以太网扩展,然后讨论在数据链路层把以太网扩展。这种扩展的以太网在网络层看来仍然是一个网络。 在物理层扩展以太网 现在,扩展主机和集线器之间的距离的一种简单方法就是…

jmeter-beanshell学习3-beanshell获取请求报文和响应报文

前后两个报文,后面报文要用前面报文的响应结果,这个简单,正则表达式或者json提取器,都能实现。但是如果后面报文要用前面请求报文的内容,感觉有点难。最早时候把随机数写在自定义变量,前后两个接口都用这个…

小暑节气,选对劳保鞋,让安全与清凉同行

在七月炽热的阳光下,我们迎来了二十四节气中的小暑,标志着盛夏时节的正式开始。随着气温的节节攀升,不仅大自然万物进入了生长的旺季,我们的工作与日常生活也面临着新的挑战——如何在高温环境下保障自身安全,成为了不…

实例演示kafka stream消息流式处理流程及原理

以下结合案例&#xff1a;统计消息中单词出现次数&#xff0c;来测试并说明kafka消息流式处理的执行流程 Maven依赖 <dependencies><dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-streams</artifactId><exclusio…

vue3【实战】来回拖拽放置图片

效果预览 技术要点 img 标签默认就是可拖拽的&#xff08;a 标签也是&#xff09;事件 e 内的 dataTransfer 对象可用于临时存储事件过程中的数据拖拽事件的默认行为是用浏览器新开页签打开被拖拽对象&#xff0c;所以通常需要禁用默认的浏览器行为被拖拽元素必须设置 id&#…

【pyqt-实训训练】串口助手

串口助手 前言一、ui设计二、ui的控件命名三、ui转py使用类的方法【扩展】使用ui文件导入&#xff01;P7的小错误解决办法 总结 前言 我的惯例就是万物之始&#xff0c;拜见吾师&#x1f970;⇨pyqt串口合集 最开始的时候我想的是&#xff0c;学了那么久的pyqt&#xff0c;我…

ASCII码对照表(Matplotlib颜色对照表)

文章目录 1、简介1.1 颜色代码 2、Matplotlib库简介2.1 简介2.2 安装2.3 后端2.4 入门例子 3、Matplotlib库颜色3.1 概述3.2 颜色图的分类3.3 颜色格式表示3.4 内置颜色映射3.5 xkcd 颜色映射3.6 颜色命名表 4、Colorcet库5、颜色对照表结语 1、简介 1.1 颜色代码 颜色代码是…

线程同步66666

1. 概述 当有多个线程访问同一个共享资源&#xff08;临界资源&#xff09;时&#xff0c;且不允许同时访问&#xff0c;那么就需要线程同步。常见的线程同步方式&#xff1a;互斥锁、读写锁、条件变量、信号量。 2. 互斥锁 互斥锁的方式可以简单概括为&#xff1a;锁定操作…

【MYSQL】InnoDB引擎为什么选可重复读作为默认隔离级别

InnoDB引擎为什么选可重复读作为默认隔离级别 一般的DBMS系统&#xff0c;默认都会使用读提交&#xff08;Read-Comitted&#xff0c;RC&#xff09;作为默认隔离级别&#xff0c;如Oracle、SQL Server等&#xff0c;而MySQL却使用可重复读&#xff08;Read-Repeatable&#x…

alphazero学习

AlphaGoZero是AlphaGo算法的升级版本。不需要像训练AlphaGo那样&#xff0c;不需要用人类棋局这些先验知识训练&#xff0c;用MCTS自我博弈产生实时动态产生训练样本。用MCTS来创建训练集&#xff0c;然后训练nnet建模的策略网络和价值网络。就是用MCTSPlayer产生的数据来训练和…

【JVM 的内存模型】

1. JVM内存模型 下图为JVM内存结构模型&#xff1a; 两种执行方式&#xff1a; 解释执行&#xff1a;JVM是由C语言编写的&#xff0c;其中有C解释器&#xff0c;负责先将Java语言解释翻译为C语言。缺点是经过一次JVM翻译&#xff0c;速度慢一点。JIT执行&#xff1a;JIT编译器…

ubuntu设置开启自动挂载sftp

1. 前言 与其说 ubuntu 开启自动挂载 sftp, 更确切的说应该是 nautilus (ubuntu上默认的文件管理器) 开机自动挂载 sftp。 因为 这里即使选择永远记住&#xff0c;开机也不会自动挂载 sftp 2.设置方法 gnome-session-properties #开机只启动设置命令设置 gio mount sftp…