GPT-4 vs. ChatGPT:19个弱项问题(多步逻辑推理、概念间接关联)的横向对比

简介: GPT-4在逻辑推理和概念关联上的准确率提升至100%,超越ChatGPT,其智力可能超过95%的人。在逻辑和多模态理解上有显著进步,但数数和某些逻辑推理仍是挑战。擅长处理成本计算和复杂情境,能建立概念间的间接关联,如遗忘与老龄化的联系。在数学和物理领域表现出色,但处理复杂间接关系和抽象概念时仍有局限。总体而言,GPT-4展现出超越人类智能的潜力,但仍需面对认知任务的挑战。![GPT-4进步示意](https://developer.aliyun.com/profile/oesouji3mdrog/highScore_1?spm=a2c6h.132)查看GPT-5教程,可访问我的个人主页介绍。
  • 测试对比:在逻辑推理和概念关联方面,GPT-4 显著优于 ChatGPT,准确率从37%提升至100%。
  • 智力水平:GPT-4 的思维智力表现可能超过了95%的人。
  • 技术进步:短时间内,GPT-4 显著进步,尤其在逻辑能力和多模态理解方面。
  • 仍待解决的问题:尽管GPT-4取得进步,仍有能力边界未明,如数数和某些逻辑推理。
  • 实际测试示例
    • 逻辑推理:GPT-4在处理多步逻辑问题上更加准确,例如成本计算和复杂情境分析。
    • 间接关联:在处理概念间接关联问题时,GPT-4表现出更强的联想能力,如将遗忘与老龄化联系起来。
  • 限制与潜能:虽然在某些领域(如数学运算和物理问题)GPT-4表现出色,但在理解更复杂的间接关系和抽象概念时仍有挑战。
  • 总结:GPT-4在理解和推理方面取得显著进步,表现出超越人类智力的潜力,但仍需解决一些复杂的认知任务挑战。
    _84aec841-0c96-4159-b54e-2e282d9238a5.jpg

具体GPT5教程参考:个人主页的个人介绍内容

目录
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
ChatGPT的底层核心概念
ChatGPT的底层核心概念
30 0
|
3月前
|
数据采集 自然语言处理 监控
大模型微调使GPT3成为了可以聊天发布指令的ChatGPT
正是通过微调大模型使得GPT3成为了可以聊天发布指令的ChatGPT。聊天大模型在通用大模型的基础上加一层微调就实现人人能用的大模型,使得通用大模型的能力被更多人使用和了解。
60 4
大模型微调使GPT3成为了可以聊天发布指令的ChatGPT
|
2月前
|
算法 搜索推荐 机器人
【ChatGPT】参加计算机科学考试(GPT-4对比GPT-3.5)
【ChatGPT】参加计算机科学考试(GPT-4对比GPT-3.5)
45 0
|
4月前
|
人工智能 搜索推荐 机器人
OpenAI 将向企业开放 GPT-4o 模型定制版,国内怎么使用ChatGPT?
OpenAI新推功能让企业客户能定制GPT-4o模型,通过微调技术满足特定需求和业务场景,以前所未有的方式优化AI投资回报。企业上传自有数据后,可在一到两小时内完成模型定制,如滑板公司打造专业客服聊天机器人解答详细问题,大幅提升服务针对性与客户体验。目前定制限于文本数据,但仍显著增强了企业应用AI的灵活性与效率。
108 2
OpenAI 将向企业开放 GPT-4o 模型定制版,国内怎么使用ChatGPT?
|
3月前
|
编解码 定位技术 计算机视觉
多模态LLM视觉推理能力堪忧,浙大领衔用GPT-4合成数据构建多模态基准
【9月更文挑战第2天】浙江大学领衔的研究团队针对多模态大型模型(MLLM)在抽象图像理解和视觉推理上的不足,提出了一种利用GPT-4合成数据构建多模态基准的方法。该研究通过合成数据提高了MLLM处理图表、文档等复杂图像的能力,并构建了一个包含11,193条指令的基准,涵盖8种视觉场景。实验表明,这种方法能显著提升模型性能,但依赖闭源模型和高计算成本是其局限。论文详细内容见:https://arxiv.org/pdf/2407.07053
82 10
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
Llama 8B搜索100次超越GPT-4o!推理+搜索即可提升性能,新Scaling Law诞生?
【9月更文挑战第8天】在人工智能领域,理查德·萨顿提出了一项重要观点,即利用通用计算方法最终是最有效的途径,这一理念在诸如计算机象棋、围棋、语音识别及视觉等多个子领域中得到了验证。萨顿强调,计算能力的指数增长使得依赖大量计算的技术更加吸引人,并且从长远来看,计算能力将是唯一重要的因素。尽管他的观点强调了搜索和学习方法的力量,但也有人批评其忽略了领域知识和其他因素的重要性。
40 2
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 UED
黑匣子被打开了!能玩的Transformer可视化解释工具,本地运行GPT-2、还可实时推理
【9月更文挑战第4天】Transformer Explainer是一款基于网页的交互式可视化工具,专为帮助用户理解复杂的Transformer模型而设计。通过多层次抽象、实时推理及互动实验,以及无需安装即可使用的便捷性,此工具选取GPT-2作为教学模型,降低了学习门槛并提升了教育普及度。用户可以通过输入自定义文本观察预测过程,深入了解内部组件的工作原理。此外,它还减少了认知负荷,增强了互动学习体验。未来,该工具将在复杂性管理和性能优化方面继续改进,并通过用户研究进一步提升功能和可用性。[论文地址:https://arxiv.org/pdf/2408.04619]
65 1
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
ChatGPT 等相关大模型问题之ChatGPT 的概念如何解决
ChatGPT 等相关大模型问题之ChatGPT 的概念如何解决
|
3月前
|
算法 编译器 Linux
RCU概念 【ChatGPT】
RCU概念 【ChatGPT】
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
[AI OpenAI] 提取GPT-4中的概念
研究人员采用新的可扩展方法,将GPT-4的内部表示分解为1600万个通常可解释的模式,这些模式被称为“特征”,目的是提高语言模型的透明度和可解释性。
[AI OpenAI] 提取GPT-4中的概念

热门文章

最新文章