OpenAI的两大AI语言模型——GPT4和GPT3.5，在自然语言生成(NLG)领域中引起了不小的震动。这两款模型都以预训练语言模型（PLM）的方式工作，基于大规模的无标注文本进行无监督学习，并在特定任务中实现微调或零样本学习。
但是，这两款模型之间存在着不可忽视的区别。接下来，我们将从模型规模、模型能力、模型输入和模型训练四个方面对GPT4和GPT3.5进行深入对比。
首先，模型规模是两者的主要区别之一。GPT4预计将具有超过100万亿个参数（1e+15），远超GPT3.5的1750亿个参数（1.75e+11）。这就意味着GPT4能够处理更大量的数据，生成的文本也将更长、更复杂、更连贯、更准确、更有创造力。
其次，模型能力也是GPT4超越GPT3.5的一个重要方面。GPT4在各种专业和学术测试中，如SAT、LSAT、GRE等，展现出了与人类水平相当甚至超越的性能。而在日常对话中，GPT4也能够提供流畅、自然、合理且富有逻辑性的交流。
再者，两者在模型输入方面也存在显著差异。GPT4是一个多模态模型，不仅可以接受文本输入，还可以处理图像输入，并输出相关的文本。而GPT3.5则只能处理文本输入和输出。这使得GPT4能够处理更复杂的任务，例如图像描述、图像问答以及图像到文本等。
最后，模型训练也是一个重要的区分点。由于数据量和计算资源的限制，目前还没有公开发布完整版的GPT4或其训练代码。相反，OpenAI已经公开了GPT3.5的部分版本（如Davinci）和API接口，供用户使用或测试。
综上所述，GPT4相比于GPT3.5，无疑在技术上实现了重大的突破和创新，为自然语言处理领域带来了新的可能性和挑战。
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