GPT-4o vs GPT-4: What's the difference?

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14 May 202405:08

Summary

TLDR本周科技界迎来了类似泰勒·斯威夫特演唱会的盛事,众多科技巨头发布了最新产品。OpenAI发布了改进版的Chat GPT模型,免费用户现在也能享受95%的优秀功能,付费计划的吸引力下降。视频中比较了新旧模型的性能差异,展示了新模型在简洁性、友好性和结构化方面的优势。作者推荐大家尝试新模型,无论是不是在L&D领域,都可能成为优秀的助手和教练。视频还提到了新模型的图像识别能力,并宣布自定义GPT在EMA的免费使用。

Takeaways

  • 🌟 本周技术社区举办了一场重要的活动,类似于泰勒·斯威夫特的演唱会,大家都在关注世界上最大的技术公司发布的最新产品。
  • 🚀 OpenAI,即聊天机器人GPT的创造者,举办了春季更新会议,推出了一个大幅改进的模型,并为免费用户提供了许多出色的功能。
  • 🆓 免费用户现在可以获得几乎所有GPT的出色功能,这使得付费计划不再那么吸引人。
  • 🔍 视频的重点是展示新旧GPT模型之间的性能差异。
  • 💻 API playground是许多开发者使用的平台,用户可以注册使用GPT API进行多种操作。
  • 📈 通过API playground展示新模型GPT-4.0与当前最佳模型GPT Turbo的性能对比。
  • 📝 视频作者建议非技术人士尝试使用免费版本的GPT,因为它可以作为一个出色的辅导工具和助手。
  • 📚 视频作者通过上传一张图表并询问GPT模型来测试它们的性能,比较了新旧模型的输出。
  • 📉 旧版GPT在描述图表时存在过度分享的问题,而新版GPT提供了更简洁、友好且结构清晰的输出。
  • 🎉 新版GPT在细节和总结方面做得更好,提供了更全面的信息,而不是仅仅部分列表。
  • 🔄 视频作者对GPT的新版本感到兴奋,并期待尝试其视觉、音频和语音功能。
  • 📲 由于新版本的发布,之前需要付费的定制GPT现在可以免费使用,作者在评论区留下了链接。

Q & A

  • 什么是生成式AI技术,它在技术社区中为什么如此重要?

    -生成式AI技术是一种可以创建新内容的人工智能技术,包括文本、图像、音频等。它在技术社区中非常重要,因为它代表了人工智能领域最新的创新和应用,能够极大地推动技术进步和行业发展。

  • OpenAI是什么,他们最近有什么重要的更新?

    -OpenAI是一个致力于开发和研究人工智能技术的组织,他们最近发布了一个春季更新,推出了一个大幅改进的模型,即Chat GPT的新版本,这个新模型为免费用户提供了许多优秀的功能。

  • 新旧版本的Chat GPT模型之间有什么性能差异?

    -新版本的Chat GPT模型提供了更加简洁友好的风格和更好的结构,而旧版本的模型则在某些情况下会有过度分享的问题,缺乏清晰的结构。

  • API playground是什么,它如何被开发者使用?

    -API playground是一个开发工具,许多开发者使用它来测试和使用Chat GPT的API。它允许用户进行多种不同的操作,即使非技术背景的人也可以注册使用。

  • 为什么新版本的Chat GPT模型对于免费用户来说更有吸引力?

    -新版本的Chat GPT模型为免费用户提供了几乎所有的优秀功能,这使得付费计划相比之下不再那么有吸引力,因为免费用户也能享受到大部分的高级功能。

  • 如何使用Chat GPT API进行图像识别测试?

    -用户可以上传一张图片到Chat GPT的API playground,并要求模型描述这张图片所展示的内容。通过比较新旧模型的输出,可以观察到它们在图像识别方面的差异。

  • 在图像识别测试中,新旧模型的输出有什么不同?

    -在图像识别测试中,新模型提供了更加简洁、友好的描述,并且给出了更详细的列表,而旧模型则在某些情况下会过度分享信息,缺乏重点。

  • 新版本的Chat GPT模型在哪些方面进行了改进?

    -新版本的Chat GPT模型在语言的简洁性、友好性、结构性方面进行了改进,提供了更加清晰和有用的输出,尤其是在处理图像识别和内容总结方面。

  • OpenAI的新版本Chat GPT模型是否支持视觉和音频能力?

    -是的,OpenAI的新版本Chat GPT模型预计将支持视觉和音频能力,这些功能将通过移动应用和Mac应用提供。

  • 如何免费使用定制的GPT进行性能咨询?

    -现在任何人都可以免费使用定制的GPT进行性能咨询。有兴趣的人可以通过在视频下方的评论中找到链接来参与。

  • 这段视频脚本的目的是为了什么?

    -这段视频脚本的目的是为了展示新旧Chat GPT模型之间的性能差异,并鼓励观众尝试使用新版本的模型,尤其是那些在L&D(学习与发展)领域或对AI技术感兴趣的人。

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