Nombre completo de gpt4
El preentrenamiento se refiere al entrenamiento de un modelo de lenguaje general en un conjunto de datos de texto a gran escala para que pueda aprender las reglas básicas y el conocimiento del lenguaje. El ajuste se refiere a ajustar un modelo previamente entrenado en una tarea específica para que pueda adaptarse a diferentes necesidades y escenarios.
GPT-4 no solo mejora en gran medida la precisión de las respuestas, sino que también tiene un mayor nivel de capacidad de lectura de imágenes, puede generar letras y textos creativos y lograr cambios de estilo. Además, el límite de entrada de texto de GPT-4 también se ha aumentado a 25.000 palabras y se ha optimizado más la compatibilidad con otros idiomas además del inglés.
El informe técnico de GPT-4 escribe: “En vista del feroz entorno competitivo y las consideraciones de seguridad que enfrentan los modelos grandes como GPT-4, el informe no incluye información sobre la arquitectura (incluido el tamaño del modelo). , hardware, construcción de conjuntos de datos, más detalles sobre los métodos de capacitación
Escenarios de aplicación de GPT-4
GPT-4 tiene una amplia gama de escenarios de aplicación, que cubren casi todas las áreas donde se utiliza el lenguaje. Se requiere lo siguiente: GPT. Ejemplos de algunos escenarios de aplicación típicos de -4:
1. Generación de artículos: GPT-4 puede generar un artículo completo basado en la información proporcionada por el usuario, como el título. , palabras clave, resúmenes, etc., no importa qué. Las noticias, historias, comentarios, artículos, etc. se pueden procesar fácilmente. Los artículos generados por GPT-4 no solo son gramaticalmente correctos y semánticamente coherentes, sino también lógicamente rigurosos y creativos. e incluso puede imitar diferentes estilos y tonos.
2. Generación de código: GPT-4 puede generar código que cumpla con los requisitos en función de la información proporcionada por el usuario, como descripción de requisitos, entrada/salida de muestra,. comentarios, etc., y puede ser procesado fácilmente por GPT-4, etc. El código no solo es sintácticamente correcto y funcionalmente correcto, sino que también es legible y optimizado, e incluso puede adaptarse a diferentes estilos y especificaciones de programación.