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GraphQL API渗透测试指南
近年来,OpenAI让“GPT”一词成为了热议的话题。GPT,即生成式预训练Transformer,是人工智能领域中一股强大的语言模型,掀起了不小的波澜。
这项技术的最新版本是 GPT-4,它是一种多模态大型语言模型,可以从文本和视觉输入生成文本输出。GPT-4 将 AI 的功能提升到一个全新的水平。但在我们深入研究其功能之前,先来对名称本身进行一下解析。
GPT-4 代表 Generative Pre-trained Transformer 4。它主要描述了模型的函数和训练过程:
可以把GPT-4想象成一台注入了类固醇的语言学习机器。它如饥似渴地吸收着书籍、文章、代码以及各种形式的文本信息,之后学习模仿并生成出与人类语言极为相似的文本。
引入 GPT-4 是为了比以前的版本 GPT-3 和 GPT-3.5 更准确地处理更复杂的任务。它向我们展示了人工智能的真正优势。
GPT-4 中的“4”表示它在语言模型谱系中的位置。第一次迭代 GPT-1 于 2018 年推出,随后的每个版本都建立在成功的基础上并解决了前一个版本的局限性。这种持续改进过程导致了 GPT-4 令人印象深刻的功能。
以下是 GPT 发展的快速时间表:
这种快速的演变凸显了AI语言模型领域创新步伐的加速,而GPT-4正是这一进步的明证。
与它的前辈们相比,GPT-4带来了几项令人振奋的进步:
GPT-4 不仅限于文本生成。它可以翻译语言,编写不同的创意文本格式,如诗歌和代码,并以信息丰富的方式回答您的问题,使其成为一个更通用的工具。
与早期版本有所不同,GPT-4能够记住并引用对话中前几句话的信息。这允许更连贯和上下文相关的输出,类似于人类在对话期间将信息保存在工作记忆中的方式。
开发人员正积极研究制定保护措施,以减少大型语言模型有时会产生的潜在偏见和有害输出。这种对负责任的AI开发的高度关注,对于保障这项技术安全、合乎道德地使用至关重要。
这些改进使 GPT-4 成为一款强大的工具,在各个领域具有巨大的潜在应用。
要了解 GPT-4 的强大功能,我们来谈谈参数。将它们想象成知识的基石。模型的参数越多,它对语言的理解就越微妙。这是比较:
GPT – 3 | GPT – 4 |
---|---|
1750 亿个参数 | 1.5 万亿个参数 |
这让复杂度增加了 10 倍!这允许 GPT-4 :
这一重大的功能飞跃,让GPT-4成为了AI语言模型领域中的游戏规则改变者。
虽然 GPT-3 和 GPT-4 都是令人印象深刻的语言模型,但它们也有自己的优势和局限性。下面是一个快速比较,可帮助您了解差异:
特征 | GPT-3 的 | GPT-4 的 |
---|---|---|
参数 | 1750 亿 | 1.5 万亿 |
能力 | 有限的创意文本 | 多样化的创意文本 |
上下文窗口 | 短 | 长 |
安全特性 | 欠发达 | 更发达 |
如您所见,GPT-4 在各个方面都取得了重大进步。与前身相比,它的功能增强、记忆力的提高和对安全功能的关注使其成为更强大、用途更广的工具。
GPT-4 于 2023 年 3 月正式亮相。但是,它于 2023 年 7 月正式可供所有人使用。几个月后,OpenAI 宣布推出 GPT-4 Turbo。GPT-4 Turbo 功能更强大,并且了解截至 2023 年 4 月的世界事件。
您可以将 GPT-4 与 ChatGPT Plus 订阅一起使用,这是 OpenAI 最受欢迎的文本生成器聊天机器人 ChatGPT 的高级版本。以下是使用 ChatGPT 中的 GPT-4 可以遵循的步骤:
想要免费试用GPT-4的话,您可以尝试使用搭载了GPT-4 Turbo模型的Microsoft Copilot聊天机器人。
是的,您可以通过 Microsoft 的 AI 工具 Microsoft Copilot(以前称为 Bing Chat)免费使用 GPT-4。它使用先进的 GPT-4 Turbo 模型作为其底层技术来满足您的请求。但它们是否为我们提供了 GPT-4 的全部功能仍然未知。
您可以通过订阅 ChatGPT Plus 以每月 4 美元的价格访问 GPT-20 的全部功能。您还可以通过 API 按次付费使用它。以下是定价详情:
在这里,1K标记(tokens)大约相当于750个单词。
众所周知,人工智能有一些局限性。GPT-4 也不例外。尽管 GPT-4 的功能令人印象深刻,但它仍然面临一些限制:
这些限制凸显了负责任地和批判性地评估 GPT-4 输出的重要性。随着技术的不断发展,我们可以预期这些限制将得到解决,为更强大和多功能的应用铺平道路。
GPT-4 模型一次可以处理大约 4096 个标记,大约有 3000 个单词。虽然他们声称字数限制远高于此,但事实并非如此。
GPT-4 代表了 AI 语言模型领域的重大飞跃,突破了机器学习可能性的界限。其增强的功能、改进的内存和对安全功能的关注在各个行业中都具有巨大的潜力。
它为我们带来了诸多令人兴奋的可能性,从彻底改变我们与机器互动的方式,到革新我们创造、学习以及获取信息的途径。
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