gpt4人工智能应用在哪个方面

自GPT-3以来，GPT-4在各方面都取得了显著进步，包括性能、应用领域、安全性等。本文将从新功能、新应用、新场景、安全角度、技术角度、与GPT-3的对比、收费模式等多个方面进行探讨，以帮助读者全面了解GPT-4的潜力与挑战。​
新功能与技术角度
GPT-4的训练数据集大幅扩展，达到数千亿个参数，相较于GPT-3的1750亿参数有了显著提升。GPT-4引入了一些新的架构改进，如稀疏注意力机制和高效的并行训练策略。这些改进使得GPT-4在处理长文本、生成连贯内容和理解复杂语境方面表现出色。新应用与新场景
GPT-4为各种应用场景提供了强大的支持，如写作辅助、智能问答、代码生成、翻译等。此外，GPT-4还在新兴领域展现出潜力，如文本摘要、数据分析、情感分析、游戏设计、虚拟助手等。这些应用场景将颠覆传统行业，并催生出全新的商业模式。与GPT-3的对比
相较于GPT-3，GPT-4在许多性能指标上都有显著提升。
例如，在一些自然语言理解任务中，GPT-4的准确率比GPT-3提高了10-20个百分点。此外，GPT-4在处理多语言任务时的表现也更加出色，支持超过100种语言。
安全性与伦理问题
OpenAI非常重视GPT-4的安全性和伦理问题。为防止模型生成有害内容和偏见，GPT-4采用了模型调优（Model Tuning）技术，可以更好地控制输出。
此外，OpenAI正在与社区合作，研究如何实现算法公平性、防止滥用、保护隐私等，确保GPT-4的负责任使用。社会影响与未来趋势
GPT-4的广泛应用可能对就业、教育、创作等领域产生深远影响。
一方面，GPT-4有助于提高生产效率，简化繁琐任务，为人类解放生产力；
另一方面，它可能导致某些岗位的减少，因此需要关注技术发展与社会责任之间的平衡。
此外，未来的GPT系列模型可能会在多模态处理、知识推理等方面取得突破，使人工智能更加智能化。

多样性与包容性
GPT-4致力于提高对多种语言和文化背景的处理能力。与GPT-3相比，GPT-4支持更多语言，提高了对不同群体的适应性。
然而，模型偏见和不公平性仍然是一个挑战。OpenAI正在积极研究解决这些问题的方法，以确保GPT-4能够为全球多元化的用户群体带来益处。收费模式与开源合作
GPT-4的商业化应用可能会采取多种收费模式，如按需付费、订阅制等。
OpenAI也可能推出免费或低成本的服务，以便更多人受益。
此外，OpenAI一直积极参与开源和社区合作，与全球研究机构和开发者共同应对AI的挑战。创新案例
GPT-4已在许多行业中取得成功应用，如在线教育、金融分析、法律咨询等。
例如，一些教育技术公司利用GPT-4开发智能教学辅助工具，帮助学生提高学习效果；金融行业则利用GPT-4进行实时市场分析和预测，帮助投资者做出明智的决策。
行业影响解读
1、GPT-4的突破
1）意识分析和言语理解：GPT-3在美国BAR律师执照统考中达到人类水平的10%，而GPT-4达到90%的水平，相当于高等院校学生级别；GPT-4在生物奥林匹克竞赛中达到99%的水平，在美国高考中达到80%，在SAT等考试里也取得不俗的结果。此外GPT-4在不同语言上的表现取得重大突破（与GPT-3在英文情境下的表现相比，GPT-4在26种语言中的24种语言情境下的表现都更为优秀，GPT-4的中文准确度提升80%）。
2）多模态：GPT-4已经支持多模态，可以在图像的基础上给出一些分析结果、得出一些结论等，实现输入部分的巨大革新。此外使用RLHF即基于人类反馈的强化学习算法对其进行微调和拓展，建立一些可预测的针对不同行业的优化。
3）参数：GPT-3.5参数1750亿左右，GPT-4参数达到10万亿，参数是训练的基础。GPT-3.5在前段时间开了新版API接口，处理速度已经变快，GPT-4的输出从原先的2000-3000英文升级到25000的英文，例如原先达到文字上限后ChatGPT的输出就会断掉，现在输出的上限极大提高。
2、GPT-4迭代过程
OpenAI内部会在内容生成、销售编程等方面使用ChatGPT，GPT-4的预训练模型在去年8月完成，花了很长时间进行测试和微调，历时6个月，使用对抗程序和一些教材对ChatGPT进行迭代和调整。以前做语言模型的时候需要人工标注，找一些数据告诉其相应内容，从而花费一些时间，GPT-3存在回答不规范的情况，故使用对抗特殊程序对其进行训练，实现迭代革新。
3、GPT-4对行业影响
当前行业应用最成熟的还是ChatGPT，2013年谷歌提出基于深度学习处理NLP相关算法，2018年提出使用Transformer模型。从2018年ChatGPT雏形出现到现在已经有5年的积累，注册人数月活等数据都很惊艳。ChatGPT基于GPT模型，谷歌、百度等也在研究其他模型，国内方面百度布局的会更全面。百度推出文言一心和文心一格，各行业已经在预约参与文心一言行业模型的优化。GPT-4甚至可以做到替代较高端的劳动者，例如律师、程序员和财务等，能够极大提高工作效率。ChatGPT影响的赛道包括硬件平台、通用模型平台、文字输出对应的平台等。

Q：国内多模态能力和GPT-4的差距有多大？
A：国内在多模态输入输出部分有一定基础，例如百度的文言一心、文心一格包含视频、作曲、图片识别等方面的积累，从识别转化为逻辑认知可能还需要结合GPT-3.5的逻辑认知基础，基础资质大概具备了10-20分的水平，GPT-3.5大概是60-70的基础知识运用水平，预计三个月到半年左右国内可以追赶GPT-3.5对应的模型，在此之后才能继续谈多模态。
Q：多模态对哪些产业冲击较大？
A：律师、程序员等职业更多接触文字对应的工作，对于图表的理解分析GPT-4能够进行一定支持，在数据分析等领域有很大应用可能性。
Q：GPT-4相对于GPT-3.5，在逻辑处理等方面是否更完善？
A：它是从量变到质变的过程，例如在BAR中的考试成绩实现了从10%到90%的提升，相当于高等院校学生级别，此外底层数据从1750亿到10万亿，底层硬件拓展会逐步分解问题。现在ChatGPT的应用还会需要专家等进行一些辅助作证，GPT-4运用了很多对抗模型进行刁难训练，它在政治等问题上不会太出格。此外多模态是一个巨大突破，以非常快的速度处理相应事情，可以看作是从以太网发展到多媒体论坛时代。
Q：国内大模型玩家的竞争格局？
A：从国外来看，谷歌等其他厂家正在进行挑战，应该也会推出一些模型，目前ChatGPT一骑绝尘，这个领域应该是大而强的存在。国内文言一心应该可行，这个需要实际用户级别的反馈，大厂也会获得更多优质数据进行训练；此外专业AI公司在产业应用场景下会突出。
Q：GPT-4的边际成本能降得很低吗？
A：GPT-4从之前2000、3000字的文本输出变为支持25000字，预计也会很快地迭代和升级；OpenAI投入近130亿，它早期的费用非常高，之后应该会下降，预计3-5年，产业的应用会推动GPU等硬件成本的下降。ChatGPT应该很快会落实到终端，例如微软的集成就非常迅速。边际成本方面，硬件迭代非常快，就像搜索成本经历了飞速下降，GPU成本应该也会有类似经历。
Q：ChatGPT通过什么方法进行逻辑能力的提升，未来会达到什么样水平？
A：它使用Transformer模型进行预训练，预训练相当于把人类所有能找到的知识都用机器学习的方法训练了一次，模拟人的大脑，应对相应的输入进行相应的输出。GPT-4收集的模型和专业参数增加了很多，例如学习了律师等论文内容，加速在行业中应用的拓展。机器进化的过程是会加速的，预计未来升级速度会更快，目前已经达到高等学校学生水平，未来绝对会具有科研研究的能力，现在AI在蛋白质预测等领域已经发挥了一些作用，在逻辑推理、报表分析等方面可能会像常规科研人员一样行动。
Q：GPT-4为何没有推出视频应用？
A：视频等方面需要传统AI公司进行相应合作，OpenAI有文本生成图像的模型，也在视频方面一定进行了工作，但可能还没达到预期效果。多模态在行业应用广阔，图像是其在文字领域外拓展的第一步，预计有很多行业会尝试做一些应用。关于品牌营销，GPT-4自己也有话要说
Q1：GPT-4对品牌营销有哪些影响？

Q2：GPT-4对其他行业有什么影响？

Q3：GPT-4对广告行业有什么影响？

Q4：GPT-4进行创意类工作时，会存在哪些风险？

Q5：GPT-4如何改变搜索引擎格局，又如何生成符合SEO要求的内容？

Q6：GPT-4对内容营销有哪些影响？

Q7：GPT-4能进行哪些广告创意的工作？

Q8：GPT-4如何改变客服行业？

Q9：GPT-4如何进行文案类和审美类创作？

Q10：GPT-4如何做策略、流量、媒介和执行？

Q11：GPT-4能在品牌公关领域做什么？

Q12：为医疗美容机构写一篇危机公关文章，撇清与登上315的美容针的关系，态度要诚恳，但不要过分承诺，500字左右。

Q13：写一段地产广告文案，要体现奢华感，用诗歌的方式写，主题就是在市中心享受田园风光，要大雅。

Q14：你对电商行业有哪些影响？

Q15：给卖美妆的直播间，写一个直播带货脚本，要刷到直播间的人愿意停留下来，并产生更多的购买，我们的引流款是一个国际大牌的粉底，给到粉丝五折的力度。
综上，这几个问题，也只是对GPT-4能力的浅层验证，具体表现如何，朋友们自有判断。反正，我已经在开始反思工作的意义了。
最后，我本想就“哪些工作，会被你更快速的取代？”，作为与Bing new对话的last question。
第一次问这个问题时，Bing new给我列举了许多，包括电话销售员、银行出纳、编程技术人员等等，但问题回答到一半，回答内容就出现异常。
我就又再问了一遍这个问题，紧接着，Bing new给我做了如下回复：
结论：
GPT-4是一款具有革命性的人工智能模型，它在性能、应用领域、安全性等方面取得了显著的进步。
然而，伴随着技术的发展，我们还需关注伦理、社会影响和多样性等问题。通过与社区合作，我们可以共同努力，确保GPT-4为全人类带来积极的影响。