GPT-4跟GPT-3.5差在哪?免費和付費方式怎麼用?詳解ChatGPT原理
GPT-4跟GPT-3.5差在哪?免費和付費方式怎麼用?詳解ChatGPT原理

OpenAI宣布最新的語言模型 GPT-4,是前代 GPT-3 的升級版。新模型具有多種新功能和使用案例,包括處理文字和圖片、更好地應對語言遊戲、處理更多文本和應對考試等。

GPT-4 的能力有多強?

OpenAI 最新推出的 GPT-4 模型,是一個大型多模態模型,能夠接受圖像和文字輸入,並輸出文字結果。根據OpenAI官方表示,儘管在許多現實情境下,它比人類的能力還差,但在各種專業和學術測試中,它展現出了與人類相當的表現。

例如,它在模擬的律師考試中得分排名前10%,而 GPT-3.5 的得分則排在後10%。OpenAI 花費了6個月的時間,通過其對抗性測試計劃和 ChatGPT 的教訓,來迭代調整 GPT-4,從而取得了迄今最好的成果(雖然仍有很大的提升空間),在事實性、可操控性和拒絕超越限制方面表現最佳。

官方表示,在過去的兩年中,OpenAI 重新構建了整個深度學習堆棧,並與 Azure 共同設計了一個從頭開始為其工作量設計的超級電腦。一年前,OpenAI 訓練了 GPT-3.5 作為系統的第一個「測試運行」。他們發現了一些錯誤並改善了理論基礎。因此,他們的 GPT-4 訓練運行(至少對他們而言)是史無前例的穩定的,成為他們第一個能夠準確預測訓練性能的大型模型。

GPT-4 的6大特色

1. 處理文字和圖片

GPT-4 是多模態模型,可以解析圖像和文本。這意味著 GPT-4 可以分析圖像的內容,並將該信息與書面問題相連接。這樣的功能可以應用於許多方面,例如在一個示範中,GPT-4 觀看了冰箱內部的圖片,然後被問及使用這些食材可以做哪些菜餚,GPT-4 可以根據圖像給出幾個建議。

2. 更好地應對語言遊戲

GPT-4 更擅長於需要創造力或高級推理的任務。在公司的演示中,OpenAI 的聯合創始人 Greg Brockman 要求 GPT-4 只使用以字母 "g" 開始的單詞來總結一節文章,GPT-4 回答了一個幾乎完全正確的句子。GPT-3 則不會遵循提示。

3. 處理更多文字以及類型

GPT-4 可以處理整個科學論文和小說,從而使其能夠回答更複雜的問題並在任何給定的查詢中連接更多的細節。並且能夠記憶更多的上下文資訊。GPT-4可以處理高達32,768個Token的輸入,相當於50頁文字。這讓GPT-4可以處理數小時或數天的內容運算。

4. 應對考試

GPT-4 的表現在各種標準化測試中都很出色,包括 BAR、LSAT、GRE 等。

5.更好的推理能力

GPT-4 比以往任何時候都更具創造性和協作性。它可以生成、編輯並與用戶一起進行創意和技術寫作任務,例如創作歌曲、編寫劇本或學習用戶的寫作風格。甚至還有更好的推理能力。

GPT-4
圖/ T客邦

6.更強的角色扮演

可以根據使用者的需求和偏好,調整其語氣、風格、個性等特徵。GPT-4提供了更多的參數和選項,讓使用者可以控制GPT-4的輸出人設,以適應不同的場景和目的。

GPT-3.5 和 GPT-4的差別

如果是處理非正式的對話,GPT-3.5 和 GPT-4 之間的區別可能微妙。當任務的複雜性達到足夠的閾值時,區別就會顯現出來—— GPT-4 比 GPT-3.5 更可靠、更有創造力,並能夠處理比 GPT-3.5 更細緻的指令。

考試測驗的差異

為了了解這兩個模型之間的差異,OpenAI 在各種基準測試中進行了測試,包括模擬最初設計給人類的考試。他們使用了最近公開的測試(在奧林匹克和 AP 自由回應問題的情況下)或購買了 2022-2023 年的練習考試。他們沒有為這些考試進行特定的培訓,但他們認為這些結果是有代表性的。

GPT-4
圖/ T客邦
GPT-4
GPT-4的考試表現大幅超過GPT-3.5
圖/ T客邦

OpenAI 也在內部使用 GPT-4,對銷售、內容審核和編程等功能產生了巨大的影響。他們還在使用它來幫助人類評估 AI 輸出,在他們的對齊策略的第二階段開始。

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GPT-4對非英語語言的理解

除此之外,OpenAI 還對許多現有的 ML 基準進行了評估。GPT-4 在現有的大型語言模型中表現出色,並且優於大多數最先進的模型,這些模型可能包括基於基準的製作或附加的訓練協議。

此外,他們在英語以外的語言中測試了 GPT-4 的表現,結果在26種語言中,有24種的表現都優於 GPT-3.5 和其他 LLM(Chinchilla、PaLM)的英語表現,包括低資源語言,例如拉脫維亞語、威爾士語和斯瓦希里語。

GPT-4
圖/ T客邦

GPT-4的視覺輸入以及推理

GPT-4 可以接受文字和圖像輸入,此外,它還可以透過為純文字語言模型開發的測試時間技術得到增強。不過目前圖像輸入仍然是預覽階段,並不公開。

以下圖為例,用戶要求GPT-4了解這個Reddit圖片中的笑點在哪裡?

GPT-4
圖/ T客邦

GPT-4分析該圖片中有三個圖片區塊:
* 區塊 1:帶有 VGA 連接器(一種大的藍色 15 針連接器,通常用於電腦顯示器)的智慧手機已插入其充電端口。
* 區塊 2:「Lightning Cable」的包裝盒,上面有 VGA 連接器的圖片。
* 區塊 3:VGA 連接器特寫,末端有一個小Lightning接口(用於為 iPhone 和其他 Apple 設備充電)。

結論:這張圖片中的幽默來自將過時的大型 VGA 連接器插入小型現代智能手機充電端口的荒謬做法。

GPT-4 的免費和付費方式

目前,GPT-4 仍處於測試階段,並沒有提供到ChatGPT上給用戶使用,不過,想要搶先體驗,有幾種方法。

加入ChatGPT+會員

你可以通過 OpenAI 的 API 進行使用,但必須要是ChatGPT+(ChatGPT Plus)的會員,目前的費用是每月20美金,包含了讓用戶使用 GPT-4 的功能。目前,每 4 小時可提問次數為 100 次。

透過 Poe App試用

Poe App 是由國外線上問答網站Quora推出的聊天機器人,其中它的 AI 機器人是由OpenAI 和Anthropic 提供的模型所驅動的,免費版的 Poe 用戶每 4 小時可以向 GPT-4 提問一次。如果付費用戶則一個月可以提問300次。

透過新版Bing聊天機器人免費使用

微軟先前說他們的Bing聊天機器人已經升級到 GPT-4。不過,這是針對美國用戶而言,不確定國人使用的核心是否也升級。

GPT-4
圖/ T客邦

不過,Bing的提問也是有限制的,根據微軟先前的說明,用戶每天最多可向 Bing 提問 120 次,而每個對話中最多可進行 10 次提問。

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本文授權轉載自:T客邦

責任編輯:傅珮晴、林美欣

關鍵字: #AI #ai人工智慧
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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