Control-GPT 的精度取决于 LLM 生成草图时的准确性和可控性。因此，该研究对 LLM 在草图生成方面的性能进行了基准测试。实验结果表明 GPT 系列模型在草图生成方面明显优于 LLaMa 等开源模型，并且 GPT-4 在遵循文本指令方面表现出惊人的高准确性（约 97%）。该研究对 Control-GPT 和一些经典模型的生成结果进行了...
GPT全称为Generative Pre-trained Transformer，是一种基于自注意力机制（self-attention）和变压器（transformer）架构的大规模预训练语言模型（pre-trained language model）。它可以从海量的无标注文本中学习语言知识和规律，并在给定任意文本输入时生成连贯和有意义的文本输出。GPT 系列模型从2018年开始发布，目前已经...
1. 数据训练集问题：GPT-4是基于海量的文本数据进行训练得出的，如果训练数据本身存在问题，那么机器学习模型的性能也会受到影响。例如，训练数据中存在偏差或其他问题，那么模型就会学习到这些偏差并影响到文本生成的质量。2. 模型参数问题：GPT-4是一种复杂的机器学习模型，其性能受到模型参数的影响。如果模型参数不合...
GPT-4可以根据输入的图形、音频、视频等自动生成对应的文本，这主要得益于其多模态预训练技术。多模态预训练是指使用多种模态的数据（如文本、图像、音频、视频等）对模型进行训练，使模型能够理解和生成不同类型的数据。在GPT-4的预训练过程中，除了使用文本数据外，还使用了大量的图像、音频、视频等非文本数据。
蔡炎龙引用Microsoft首席执行官纳德拉（Satya Nadella）说明，要让GPT-4产生有用、正确的东西是用户的责任，而文本生成模型并不是有意识的提供不正确的资讯，所以刻意要造假消息的，用GPT-4不一定能更快速造出一个人要的假消息。蔡炎龙强调，这说不定反而会让大家更认为，坚持把关文本的媒体、出版社，或是知名人物...
OpenAI推出GPT-4文本生成AI系统,可以更准确地解决困难问题。OpenAI称,GPT-4能够生成与编辑创新型与技术性的文字内容,靠着强化版的推理能力超越现有的ChatGPT,摩根士丹利财富管理部门已经在使用GPT-4;在GPT-4业务上已与多邻国、By My Eyes和Stripe等应用开发者进行合作。
此外，数据中心本身就是水电的消耗大户，这也推高了所在地区居民的水电费用。例如，Meta 训练其 LLaMA-3 模型就使用了 2200 万升水，相当于种植 4439 磅（IT之家备注：约 2013.5 千克）大米所需的水量，或 164 名美国人一年的用水量。这绝非小数，尤其考虑到这只是对 GPT-4 目标受众来说非常轻度的使用场景。
在全球对可持续发展和环保意识日益增强的背景下,生成式人工智能(AI)的环境成本问题逐渐浮出水面。近日,加州大学河滨分校的研究揭示,使用GPT-4生成仅100字的文本竟然需要消耗相当于3瓶水的水资源。这一惊人的数据充分反映了运行这些高性能AI模型所需的巨大资源耗费,尤其是在水资源短缺日益严重的情况下,更突显了AI技术...
多模态大模型GPT-4是OpenAI的里程碑之作,是目前最强的文本生成模型。 ChatGPT推出后的三个多月时间里OpenAI就正式推出GPT-4,再次拓宽了大模型的 能力边界。GPT-4是一个多模态大模型(接受图像和文本输入,生成文本),相比 上一代,GPT-4可以更准确地解决难题,具有更广泛的常识和解决问题的能力:更 具创造性和协作...