前言：

    最近许多小伙伴们发现一个新名词”GPT4”它与之前的chatgpt看上去非常的相似，其实它就是chatgpt官方推出的第四代人工智能引擎，不过许多小伙伴们都对第四代的chatgpt概念和功能不是特别的了解，那么去外服小编就给大家详细说一说GPT4的一些主要功能以及作用：

GPT-4：超越GPT-3.5的大型多模态AI模型

   ChatGPT 4.0是一种自然语言处理模型，旨在让机器理解人类语言，它是由OpenAI开发的，并且在多个自然语言处理任务中的表现都比之前的版本更好，具有更强的适应性和通用性。ChatGPT 4.0可应用于多个领域和应用中，如语音助手、智能客服、虚拟人物等，其中最瞩目的便是ChatGPT-4.0相比ChatGPT-3.5在理解能力上有了很多进步,其中ChatGPT-4.0做到了能够接受图像输入，而ChatGPT-3.5只能处理文本输入和输出。

GPT-4支持图像输入

    与前几代版本只能处理文本输入不同，GPT-4首次支持接受图像或文本输入，并发出文本输出。这意味着GPT-4可以同时处理两种类型和长度不同的信息，从而实现多模态的理解和生成。这是一个重大的创新，也是一个巨大的挑战。为了支持图像输入，GPT-4采用了一种新颖的架构，称为视觉变换器（Vision Transformer），简称ViT。ViT是由Google团队于2020年提出并开源的一种基于变换器结构的图像分类模型，可以从大规模无标注图像数据中进行无监督预训练，并通过微调适应不同的下游任务。GPT-4在ViT的基础上进行了改进和扩展，使其能够处理更大、更复杂、更多样化的图像数据，并与文本数据进行有效地融合和交互。具体来说，GPT-4做了以下几点工作：

    增加了图像编码器（Image Encoder）和文本编码器（Text Encoder）之间的跨注意力（Cross-Attention）机制，使得两种类型的输入可以相互影响和参考。

    引入了位置编码（Positional Encoding）和类型编码（Type Encoding）来区分不同位置和不同类型的输入，并增强模型对于空间信息和语义信息的感知。- 采用了混合精度训练（Mixed Precision Training）和稀疏注意力（Sparse Attention）等技术来降低计算复杂度和内存消耗，并提高训练效率。

使用了大规模无标注图像数据集ImageNet21K作为预训练数据源，并结合自回归目标函数和对比学习目标函数来优化模型参数。

通过这些改进，GPT-4实现了对图像输入的理解和生成能力，从而可以处理多种多模态任务，例如图像描述、图像问答、图像检索、图像编辑等。

为了展示GPT-4的多模态能力，OpenAI提供了一些示例，其中包括以下几种场景：

图像描述：给定一张图像，生成一段描述性的文本。例如，你可以输入一张动物的照片，然后问GPT-4“这是什么动物？”它会回答“这是一只狐狸。”

图像问答：给定一张图像和一个问题，生成一个回答。例如，你可以输入一张风景的照片，然后问GPT-4“这里是哪里？”它会回答“这里是法国巴黎的埃菲尔铁塔。

图像检索：给定一个文本查询，从一个图像库中检索出最相关的图像。例如，你可以输入“红色汽车”，然后GPT-4会从网上找到一些红色汽车的图片，并按照相关度排序显示给你。

以及更夸张的“图像编辑”：给定一张图像和一个修改指令，生成一张修改后的图像。例如，你可以输入一张人物的照片，然后告诉GPT-4“让他笑起来”，它会生成一张笑容灿烂的人物照片。

     综上，GPT-4是一种先进的人工智能模型，它可以处理多种类型的输入，包括图像。GPT-4可以根据图像生成描述、回答问题、检索相关图片或编辑图片。这些功能可以让用户更方便地与图像进行交互和创作。未来，GPT-4可能会进一步提升其图像输入功能，例如增加图像分类、目标检测、人脸识别等能力。GPT-4也可能会实现从文本到图像的转换，例如根据用户的描述生成符合要求的图片。

以上就是“ChatGPT4是什么？有什么作用？主要功能以及和ChatGPT的差别”的全部内容，感谢观看，点个关注加个收藏吧！！