[AIGC] Análisis en profundidad de GPT-4: una nueva era del procesamiento del lenguaje natural

Una característica distintiva de GPT-4 es su capacidad para manejar entradas multimodales, es decir, aceptar datos de imágenes y texto. Esta capacidad le da a GPT-4 una ventaja significativa en la comprensión y generación de texto relacionado con contenido visual. Por ejemplo, cuando un usuario carga una imagen de un gráfico y pregunta sobre los datos del gráfico, GPT-4 puede analizar el contenido de la imagen y generar una descripción o respuesta precisa.

detalles técnicos：

Extracción de características de imagen: GPT-4 utiliza tecnología avanzada de reconocimiento de imágenes para extraer características clave de las imágenes.
Fusión intermodal: A través de una estructura de red específica, las características de la imagen y la información del texto se integran para mejorar la comprensión y las capacidades de generación del modelo.

Explicación detallada de la tecnología Mix of Experts (MoE)

GPT-4 adopta una arquitectura Mix of Experts (MoE), que es un diseño de modelo distribuido que permite que el modelo llame a diferentes expertos al procesar diferentes tipos de tareas. Cada experto equivale a una pequeña red neuronal en el modelo, que se especializa en procesar un determinado aspecto de la información.

detalles técnicos：

Asignación de expertos: El modelo asigna dinámicamente tareas a los expertos más adecuados en función de las características de los datos de entrada.
procesamiento en paralelo: La arquitectura MoE admite el procesamiento paralelo y mejora la eficiencia computacional del modelo.

Tamaño del parámetro y complejidad del modelo.

La escala de parámetros de GPT-4 ha alcanzado un nivel sin precedentes, con aproximadamente 1,76 billones de parámetros. Esta gran cantidad de parámetros permite a GPT-4 capturar y aprender los matices y patrones complejos del lenguaje.

detalles técnicos：

Profundidad y ancho del modelo.: Analice cómo la cantidad de capas y neuronas del modelo afecta el rendimiento.
Optimización de parámetros: Explore cómo gestionar tamaños de parámetros enormes mediante técnicas de regularización y poda.

1.2 Innovaciones tecnológicas clave de GPT-4

Ampliación de la ventana contextual.

La longitud de la ventana de contexto admitida por GPT-4 se ha incrementado significativamente, lo que permite que el modelo maneje secuencias de texto más largas y comprenda mejor las dependencias de larga distancia en el texto.

detalles técnicos：

Capacidades de procesamiento de secuencias: Analice el impacto de la expansión de la ventana de contexto en el procesamiento de texto largo del modelo.
Memoria y eficiencia computacional: Explore cómo manejar secuencias más largas sin sacrificar la eficiencia computacional.

Tecnología de predicción del rendimiento del modelo.

GPT-4 introduce una nueva tecnología que puede predecir el rendimiento final del modelo en las primeras etapas de entrenamiento, reduciendo así el consumo innecesario de recursos informáticos.

detalles técnicos：

eficiencia del entrenamiento: Analice cómo mejorar la eficiencia de la capacitación mediante tecnología predictiva.
Selección de modelo: Analizar cómo utilizar técnicas predictivas para seleccionar la arquitectura del modelo con mayor potencial.

1.3 Comparación entre GPT-4 y otros modelos

Comparación de rendimiento

Al comparar el rendimiento de GPT-4 con GPT-3 y otros modelos de lenguaje grandes en diversas tareas, podemos ver claramente las ventajas de GPT-4 en el procesamiento multimodal, la comprensión del contexto, etc.

detalles técnicos：

Puntos de referencia: Utilice puntos de referencia estandarizados para evaluar el rendimiento de diferentes modelos.
Escenarios de aplicación: Analizar el rendimiento y la aplicabilidad de diferentes modelos en escenarios de aplicación específicos.

Diferencias arquitectónicas

Análisis en profundidad de las diferencias arquitectónicas entre la arquitectura MoE de GPT-4 y otros modelos, y cómo estas diferencias afectan el rendimiento y la aplicación del modelo.

detalles técnicos：

Flexibilidad y especialización: Explore cómo la arquitectura MoE mejora la flexibilidad y la especialización del modelo.
Escalabilidad: Analizar la escalabilidad de la arquitectura GPT-4 y cómo adaptarse a modelos de mayor escala en el futuro.

Parte 2: Explicación detallada de la tecnología central de GPT-4

2.1 Mayor desarrollo del mecanismo de autoatención

El mecanismo de autoatención es el núcleo de la arquitectura Transformer, y GPT-4 lo ha desarrollado y optimizado aún más sobre esta base.

Optimización de la atención multicabezal.

GPT-4 adopta un mecanismo de atención de múltiples cabezales, lo que permite que el modelo capture información de diferentes subespacios de representación simultáneamente. Este mecanismo mejora la capacidad del modelo para identificar diferentes características en los datos de entrada.

detalles técnicos：

Asignación de cabezas de atención.: Explore cómo asignar cabezas de atención para optimizar la extracción de información.
Integración de información: Analice cómo integrar eficazmente la información de diferentes encabezados para generar un resultado más completo.

Capturar dependencias a larga distancia

GPT-4 captura eficazmente las dependencias a larga distancia a través de un mecanismo de autoatención, que es crucial para comprender y generar texto coherente.

detalles técnicos：

Identificación de caminos de dependencia.: Analice cómo el modelo identifica y aplica rutas de dependencia de larga distancia.
Eficiencia computacional: Analizar cómo mantener la eficiencia computacional cuando se trata de dependencias de larga distancia.

2.2 El funcionamiento interno de la arquitectura Mix of Experts (MoE)

La arquitectura MoE es una innovación clave de GPT-4, que mejora la flexibilidad y la profesionalidad del modelo mediante la integración de múltiples modelos expertos.

Algoritmos expertos de selección y enrutamiento.

Cada entrada en GPT-4 puede enrutarse a un experto diferente para su procesamiento. Este proceso está controlado por un algoritmo de enrutamiento que selecciona dinámicamente al experto más adecuado en función de las características de entrada.

detalles técnicos：

Diseño de algoritmos de enrutamiento: Análisis en profundidad del principio de funcionamiento y los principios de diseño de los algoritmos de enrutamiento.
Criterios de selección de expertos: Explore cómo el modelo selecciona al experto más apropiado en función de las características de entrada.

Cómo funcionan juntos los modelos expertos

En la arquitectura del MoE, los resultados de diferentes expertos deben integrarse de manera efectiva para generar el resultado final del modelo.

detalles técnicos：

Estrategia de integración de resultados: Analizar métodos y estrategias de integración para obtener resultados de diferentes expertos.
consistencia del modelo: Discuta cómo garantizar que diferentes expertos trabajando juntos no destruyan la coherencia del modelo.

2.3 Escalabilidad del modelo y capacidad de generalización.

GPT-4 está diseñado teniendo en cuenta la escalabilidad y las capacidades de generalización del modelo, lo que le permite adaptarse a diferentes tareas y conjuntos de datos.

Efecto del ancho y profundidad del modelo.

El ancho (número de parámetros) y la profundidad (número de capas) del modelo tienen un impacto significativo en el rendimiento.

detalles técnicos：

Compensación entre ancho y profundidad: Explore cómo equilibrar el ancho y la profundidad para lograr un rendimiento óptimo.
Recursos informáticos y rendimiento.: Analice cómo optimizar la estructura del modelo con recursos informáticos limitados.

Intercambio de parámetros y personalización.

GPT-4 reduce la complejidad del modelo mediante el intercambio de parámetros y al mismo tiempo mejora la adaptabilidad del modelo mediante la personalización de parámetros cuando es necesario.

detalles técnicos：

Mecanismo de intercambio de parámetros: Analice cómo el intercambio de parámetros mejora la eficiencia del modelo y las capacidades de generalización.
Aplicación de parámetros personalizados: Analizar cómo se pueden utilizar los parámetros de personalización para mejorar el rendimiento en tareas específicas.

2.4 Estrategias de preentrenamiento y ajuste de GPT-4

Las estrategias de preentrenamiento y ajuste de GPT-4 son clave para su capacidad para manejar una variedad de tareas.

Métodos de preentrenamiento y conjuntos de datos no supervisados.

GPT-4 está previamente entrenado con grandes cantidades de datos de texto mediante aprendizaje no supervisado para aprender patrones comunes en el lenguaje.

detalles técnicos：

Diseño de tareas previas al entrenamiento.: Analizar los principios y métodos de diseño de las tareas previas a la formación.
Selección y procesamiento de conjuntos de datos.: Analice cómo seleccionar y procesar conjuntos de datos previos al entrenamiento para mejorar la capacidad de generalización del modelo.

Estrategias y ejemplos de ajuste fino de tareas específicas

Una vez completada la capacitación previa, GPT-4 se puede adaptar a tareas específicas mediante ajustes.

detalles técnicos：

método de ajuste fino: Explore diferentes métodos de ajuste y su impacto en el rendimiento del modelo.
caso de estudio: Analizar la aplicación práctica y el efecto de estrategias de ajuste a través de casos específicos.

Parte 3: Análisis de casos de aplicación de GPT-4

3.1 Generación y comprensión de imágenes y textos

Casos prácticos de aplicación

Las capacidades de generación y comprensión de imágenes y texto de GPT-4 muestran un amplio potencial de aplicación en múltiples campos. Por ejemplo, en el comercio electrónico, los usuarios pueden cargar imágenes de productos y GPT-4 puede generar descripciones detalladas de los productos, incluidas características, beneficios y recomendaciones de uso. En el campo de la educación, GPT-4 puede analizar gráficos y datos científicos para proporcionar a los estudiantes explicaciones y resúmenes intuitivos.

detalles técnicos：

Conversión de imagen a texto: Analice cómo GPT-4 convierte información visual en descripciones de lenguaje.
comprensión contextual: Explore cómo los modelos combinan el contenido de la imagen y la información de texto relacionada para generar descripciones precisas.

Experiencia de usuario y comentarios

Los casos de aplicación de GPT-4 no solo requieren un análisis de viabilidad técnica, sino que también deben prestar atención a la experiencia y los comentarios del usuario. La experiencia real del usuario puede proporcionar información valiosa para una mayor optimización del modelo.

detalles técnicos：

diseño de interfaz de usuario: Analice cómo diseñar interfaces de usuario intuitivas y fáciles de usar para mejorar la satisfacción del usuario.
Bucle de retroalimentación: Analice cómo se integran los comentarios de los usuarios en el proceso de optimización del modelo.

3.2 Benchmarking Profesional y Académico

Exámenes de práctica y pruebas de certificación.

El desempeño de GPT-4 en exámenes simulados y pruebas de certificación profesional demuestra su capacidad para manejar problemas profesionales complejos. Por ejemplo, el desempeño de GPT-4 en el examen de abogacía simulado estuvo cerca del 10% superior de los candidatos humanos, lo que demuestra su potencial para su aplicación en el campo legal.

detalles técnicos：

Análisis de las preguntas del examen.: Analice cómo GPT-4 maneja y responde preguntas en exámenes profesionales.
Evaluación del desempeño: Discuta cómo evaluar el desempeño de GPT-4 en diferentes campos profesionales.

Asistencia en investigación académica y redacción de ensayos.

La aplicación de GPT-4 en la investigación académica, como la asistencia en la redacción de artículos y la revisión de la literatura, puede mejorar significativamente la eficiencia de la investigación.

detalles técnicos：

Respuestas a preguntas de investigación.: Analice cómo GPT-4 puede ayudar a los investigadores a encontrar respuestas y soluciones rápidamente.
Generación de estructura de papel.: Analizar cómo el modelo genera un esquema y una estructura del artículo en función del tema de investigación.

3.3 Mejora de la seguridad y confiabilidad

Estrategias para reducir las alucinaciones

GPT-4 realiza mejoras significativas en la reducción de las alucinaciones generativas, lo cual es fundamental para construir sistemas de inteligencia artificial confiables.

detalles técnicos：

Reconocimiento de alucinaciones: Analizar cómo GPT-4 identifica y evita generar información inexacta.
mecanismo de verificación de hechos: Explore cómo los modelos pueden integrar mecanismos de verificación de hechos para mejorar la precisión de sus resultados.

Pruebas y certificación de seguridad.

El proceso de certificación y pruebas de seguridad de GPT-4 garantiza que su aplicación en áreas sensibles no presente riesgos.

detalles técnicos：

Protocolo de seguridad: Analice cómo GPT-4 cumple con los estándares y protocolos de seguridad de la industria.
Evaluación de riesgos: Analizar los riesgos potenciales y estrategias de respuesta del modelo en diferentes escenarios de aplicación.

3.4 Competencia multilingüe e intercultural

Soporte de lenguaje menor y recuperación del lenguaje.

GPT-4 admite varios idiomas, incluidos los idiomas minoritarios, y ayuda a preservar y difundir idiomas.

detalles técnicos：

Adaptabilidad del modelo de lenguaje: Explore cómo GPT-4 se adapta a las características de diferentes idiomas.
Digitalización de lenguas en peligro de extinción: Cómo los modelos analíticos pueden ayudar a documentar y restaurar lenguas en peligro de extinción.

Comunicación intercultural y traducción.

Las capacidades de comunicación intercultural de GPT-4 ayudan a romper las barreras del idioma y promover la comprensión y la cooperación entre diferentes culturas.

detalles técnicos：

adaptabilidad cultural: Analice cómo el modelo maneja las diferencias lingüísticas en diferentes contextos culturales.
Calidad de traducción: Analizar el rendimiento y estrategias de optimización de GPT-4 en tareas de traducción automática.

Parte 4: Evaluación del desempeño y evaluación comparativa de GPT-4

4.1 Marco de evaluación y criterios de prueba

Una introducción a los marcos de evaluación de código abierto

OpenAI ha desarrollado un marco de evaluación de código abierto para GPT-4, con el objetivo de proporcionar a investigadores y desarrolladores una forma estandarizada de probar y comparar el rendimiento de diferentes modelos.

detalles técnicos：

Estructura: Presenta los componentes y el flujo de trabajo del marco de evaluación.
Pruebas personalizadas: analiza cómo aprovechar el marco para crear pruebas personalizadas para evaluar aspectos específicos del rendimiento.

Métodos e indicadores de evaluación del desempeño.

Al evaluar el desempeño del GPT-4, es necesario definir una serie de indicadores cuantitativos y cualitativos.

detalles técnicos：

Indicadores cuantitativos: Como tasa de precisión, tasa de recuperación, puntuación F1, etc., se utilizan para medir la precisión de la predicción del modelo.
Indicadores cualitativos: Incluyendo la coherencia, creatividad y relevancia del resultado del modelo.

4.2 Comparación de referencia con los modelos tradicionales

Datos específicos sobre mejoras de rendimiento

Mediante pruebas comparativas, es posible cuantificar la mejora del rendimiento de GPT-4 en comparación con los modelos tradicionales.

detalles técnicos：

puntos de referencia específicos de la tarea: Analice el rendimiento de GPT-4 en tareas específicas de PNL, como clasificación de texto, análisis de sentimientos, etc.
Análisis de mejora del rendimiento.: A través de experimentos comparativos, muestra la mejora de GPT-4 en varios indicadores en comparación con los modelos tradicionales.

Compensaciones entre eficiencia y costos

Al evaluar GPT-4, considere no solo el rendimiento, sino también la eficiencia y el costo.

detalles técnicos：

Consumo de recursos informáticos: Evalúe los recursos computacionales necesarios para ejecutar el modelo, incluidos el tiempo y los costos de hardware.
Escalabilidad: Analizar la escalabilidad y adaptabilidad de GPT-4 en tareas de diferentes escalas.

4.3 Monitoreo a largo plazo e iteración del modelo.

Prevención de la degradación del rendimiento

El monitoreo a largo plazo es fundamental para garantizar la estabilidad y continuidad del rendimiento de GPT-4.

detalles técnicos：

Evaluación continua: Analiza cómo evaluar periódicamente el rendimiento del modelo para detectar una posible degradación.
estrategias de prevención: Analizar cómo prevenir la degradación del rendimiento mediante medios técnicos y actualizaciones de modelos.

Comentarios de la comunidad e iteración del modelo.

Los comentarios de la comunidad son fundamentales para la mejora continua y la iteración del modelo.

detalles técnicos：

mecanismo de retroalimentación: describe cómo recopilar e integrar comentarios de diferentes usuarios.
ciclo de iteración: Analice el ciclo de actualizaciones e iteraciones del modelo y cómo equilibrar las nuevas funciones y el rendimiento existente.

4.4 Análisis de desempeño multidimensional

Robustez y capacidad de generalización.

Evaluar la solidez y la capacidad de generalización de GPT-4 bajo diferentes distribuciones de datos y cambios ambientales.

detalles técnicos：

pruebas contradictorias: Explore cómo probar la solidez de un modelo a través de ejemplos contradictorios.
Generalización entre dominios: Analizar el rendimiento de generalización del modelo sobre datos en diferentes campos.

Explicabilidad y transparencia

A medida que aumenta la aplicación de modelos de IA en áreas críticas, la explicabilidad y la transparencia se vuelven cada vez más importantes.

detalles técnicos：

Análisis del mecanismo de atención.: Utilice un mecanismo de autoatención para proporcionar interpretabilidad de las decisiones del modelo.
Auditoría de modelo: Discutir cómo aumentar la transparencia y la confianza a través de la auditoría de modelos.

4.5 Evaluación comparativa y certificación internacional

Estándares y certificaciones globales

La evaluación del desempeño global de GPT-4 requiere el cumplimiento de estándares y procesos de certificación internacionales.

detalles técnicos：

estándares de evaluación internacionales: Presentar estándares y organizaciones de evaluación de modelos de IA reconocidos internacionalmente.
Proceso de certificación: Analizar cómo GPT-4 pasa el proceso de certificación en diferentes países y regiones.

Evaluación del desempeño transcultural

Teniendo en cuenta las capacidades multilingües de GPT-4, la evaluación del desempeño intercultural es esencial.

detalles técnicos：

prueba de ajuste cultural: Explore cómo evaluar el desempeño del modelo en diferentes contextos culturales.
diversidad linguística: Analice el rendimiento de su modelo al tratar con diferentes idiomas y dialectos.

Parte 5: Desafíos y perspectivas futuras de GPT-4

5.1 Desafíos actuales

Consumo de recursos informáticos

Los parámetros a gran escala de GPT-4 aportan importantes mejoras de rendimiento, pero también requieren enormes recursos informáticos.

detalles técnicos：

Requisitos de hardware: Analice los recursos de hardware necesarios para el entrenamiento y el funcionamiento de GPT-4, incluida la cantidad de GPU y los requisitos de memoria.
Optimización de la eficiencia energética: Analice cómo reducir el consumo de energía y mejorar la eficiencia energética mediante la optimización de algoritmos.

Interpretabilidad y transparencia del modelo.

A medida que aumenta la complejidad del modelo, el proceso de toma de decisiones de GPT-4 se vuelve más opaco para los usuarios e investigadores.

detalles técnicos：

Herramientas de explicabilidad: Presenta herramientas y técnicas para mejorar la interpretabilidad del modelo, como el análisis del mecanismo de atención.
estándares de transparencia: analiza cómo establecer y seguir estándares de transparencia para garantizar que los usuarios comprendan el comportamiento del modelo.

5.2 Direcciones potenciales para el desarrollo tecnológico

Compresión y aceleración del modelo.

Para que GPT-4 sea más fácil de implementar y usar, la tecnología de compresión y aceleración de modelos es una dirección de investigación importante.

detalles técnicos：

destilación del conocimiento: Transferir conocimientos de modelos grandes a modelos pequeños mediante tecnología de destilación de conocimientos.
Técnicas cuantitativas: Aplique tecnología de cuantificación para reducir la precisión de los parámetros del modelo y reducir el tamaño del modelo.

Exploración de nuevos algoritmos y arquitecturas.

La investigación y el desarrollo continuos son clave para impulsar el desarrollo de GPT-4.

detalles técnicos：

Nuevo mecanismo de atención: Explorar nuevos mecanismos de atención que proporcionen un mejor rendimiento o eficiencia.
Diseño modular: Investigar la arquitectura del modelo modular para mejorar la flexibilidad y la mantenibilidad del modelo.

5.3 Impacto social y consideraciones éticas

Ética y responsabilidad de la IA

A medida que las tecnologías de inteligencia artificial como GPT-4 se utilizan ampliamente en la sociedad, las cuestiones de ética y responsabilidad se vuelven cada vez más importantes.

detalles técnicos：

principios éticos: Desarrollar y seguir pautas éticas de IA para garantizar que el desarrollo de la tecnología no dañe los valores humanos.
Responsabilidad: Aclarar la propiedad de la responsabilidad en el proceso de toma de decisiones de la IA, especialmente cuando ocurren errores o desviaciones.

El impacto de la inteligencia artificial en el empleo y la estructura social

El desarrollo de la tecnología de IA puede tener un profundo impacto en el mercado laboral y la estructura social.

detalles técnicos：

transición laboral: Analizar cómo la tecnología de IA cambia la naturaleza del trabajo y las necesidades de empleo.
adaptación social: Explorar cómo la sociedad se adapta a estos cambios, incluidas las reformas al sistema educativo y los ajustes a la seguridad social.

5.4 Cumplimiento normativo y protección de la privacidad

normativa de protección de datos

GPT-4 requiere el cumplimiento de estrictas normas de protección de datos cuando se manejan grandes cantidades de datos.

detalles técnicos：

Control de conformidad: Garantizar que los procesos de recopilación, almacenamiento y procesamiento de datos de GPT-4 cumplan con los requisitos reglamentarios como el RGPD.
Tecnología de protección de la privacidad: Aplicar tecnologías como la privacidad diferencial para proteger los datos de los usuarios del abuso.

Flujos de datos transfronterizos

Con la aplicación global de la tecnología de IA, el cumplimiento normativo de los flujos de datos transfronterizos se ha convertido en una cuestión importante.

detalles técnicos：

soberanía de datos: Comprender los requisitos legales para la soberanía de datos en diferentes países.
Política de cumplimiento: Desarrollar estrategias para garantizar el funcionamiento compatible de GPT-4 en diferentes países.

5.5 Impacto ambiental y desarrollo sostenible

Huella de carbono y uso de energía

El entrenamiento y funcionamiento de modelos de IA requieren una gran cantidad de electricidad y tienen un impacto en el medio ambiente.

detalles técnicos：

Evaluación de la huella de carbono: Evaluar la huella de carbono de GPT-4, incluido el consumo de energía durante las fases de entrenamiento y operación.
Energía renovable: Explore cómo se puede utilizar la energía renovable para reducir el impacto ambiental de la tecnología de inteligencia artificial.

Estrategia de Desarrollo Sostenible

Desarrollar una estrategia de desarrollo sostenible para garantizar que el desarrollo de la tecnología de IA se coordine con la protección del medio ambiente.

detalles técnicos：

IA verde: Promover la práctica de la IA ecológica, incluido el uso de algoritmos eficientes y hardware que ahorre energía.
Diseño Ecológico: Considerar el impacto ecológico en el diseño de sistemas de IA para lograr una simbiosis armoniosa entre la tecnología y el medio ambiente.

Conclusión

En resumen, GPT-4, como representante destacado en el campo del procesamiento del lenguaje natural, está liderando una nueva ronda de cambios en la tecnología de IA con su gran escala de modelo, excelentes capacidades de generación de lenguaje y potencial de interacción multimodal. No solo muestra resultados sorprendentes en tareas tradicionales de PNL, como la generación de texto, la escritura de códigos y la traducción automática, sino que también comienza a involucrarse en campos intermodales, proporcionando nuevas soluciones para tareas como la descripción de imágenes y la comprensión de videos.

Sin embargo, también debemos ser claramente conscientes de que GPT-4 y sus modelos similares aún enfrentan muchos desafíos, como limitaciones en la comprensión y el razonamiento del conocimiento, el control de la coherencia del contenido generado, la alta demanda de recursos informáticos y posibles cuestiones de ética y privacidad. Estos problemas requieren esfuerzos conjuntos de investigadores científicos, formuladores de políticas y todos los sectores de la sociedad para resolverlos.

De cara al futuro, con la optimización continua de los algoritmos, la mejora de la potencia informática y la integración efectiva de datos de múltiples fuentes, tenemos razones para creer que GPT-4 y sus versiones posteriores lograrán logros más brillantes en el campo de procesamiento natural del lenguaje. No sólo se limitarán a escenarios de aplicación existentes, sino que también explorarán áreas más desconocidas y contribuirán más al proceso de inteligenteización de la sociedad humana.

Por lo tanto, esperemos las infinitas posibilidades de GPT-4 y la futura tecnología de IA y, al mismo tiempo, mantengamos una actitud racional y prudente para garantizar el desarrollo saludable de la tecnología y permitir que la tecnología de IA beneficie verdaderamente a la sociedad humana.

Referencias

Los fundamentos, principios y aplicaciones de GPT-4 - Zhihu (zhihu.com)

0.1 Análisis en profundidad de los principios, situación actual y perspectivas de GPT-Minority

Interpretación completa del modelo grande GPT-4, la mitad de un experto la ha completado_The Paper·The Paper_The Paper

GPT-4 de AIGC: introducción detallada a GPT-4 (principios básicos/importancia/aspectos destacados/puntos técnicos/desventajas/sugerencias de uso), métodos de uso, aplicaciones de casos (capacidad de computación/capacidad de codificación/capacidad de visualización de imágenes, etc.) Principio _gpt4 -Blog de CSDN

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