GPT-4 是 GPT 的第四个版本                 ，是最先进和最受期待的 AI 模型之一                 。与 GPT-2 相比 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
，GPT-3 在性能上有显着提升 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
。如果 GPT-4 可以将 AI 模型提升到一个新的水平















，那将是能力的巨大飞跃















。最棒的是 GPT-4 几乎准备就绪
  
  
  
  
  
  
  
  
 。我们很可能会在接下来的几个月内体验到 GPT-4 
  
  
  
  
  
  
  
 。它应该在 2023 年初准备就绪 


 


 


 


 


 


 


 


 
。

GPT-4 规范的具体细节仍然未知
  
  
  
  
  
  
  
  
 ，因为 GPT-4 背后的公司 OpenAI 没有透露太多关于该模型的信息
 
 
 
 
 
 
 
 
。

在这篇文章中 
  
  
  
  
  
  
  
 ，我想总结一下我们目前对 GPT-4 的了解——关于下一代 AI 模型的事实                 、谣言和普遍预期  
   
   
   
   
   
   
   
  。

什么是 GPT？

在深入细节之前 


 


 


 


 


 


 


 


 
，有必要描述一下 GPT 是什么 

 

 

 

 

 

 

 

 
。GPT（生成式预训练转换器）是一种文本生成 AI 模型
 
 
 
 
 
 
 
 
，根据互联网上可用的数据进行训练

 

 

 

 

 

 

 

 
。GPT 旨在生成类似人类的文本                 。

将 GPT 视为按需智能 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
。您可以在需要解决通常需要人工参与的问题时使用它
















。

GPT模型的应用是无穷无尽的                         。它可以用于问答 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
、文本摘要















、翻译
  
  
  
  
  
  
  
  
 、分类 
  
  
  
  
  
  
  
 、代码生成等 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
。有人认为  
   
   
   
   
   
   
   
  ，从长远来看 

 

 

 

 

 

 

 

 
，GPT或类似的AI模型可以取代谷歌
























。

GPT 为企业主提供了很多机会                 。可以根据特定数据对模型进行微调

 

 

 

 

 

 

 

 
，以在特定领域取得出色的结果（一种称为迁移学习的过程） 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
。初创公司和企业公司将使用 GPT 作为他们创建的产品的基础                 ，这将使他们免于训练自己的 AI 模型的需要















。

GPT-4 模型尺寸是多少？它有多少个参数？

参数是 AI 模型内部的配置变量 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
，其值可以从提供的数据中提取
  
  
  
  
  
  
  
  
 。AI 模型在进行预测时使用参数 
  
  
  
  
  
  
  
 。

AI 模型具有的许多参数是常用的性能指标 


 


 


 


 


 


 


 


 
。缩放假设指出
















，当我们适当地扩展模型大小 


 


 


 


 


 


 


 


 
、数据和计算能力时                         ，语言建模性能会平稳且可预测地提高