chatgpt4.0是谁发明的的简单介绍

本文目录一览：

• 1、gpt3.5跟4.0差距很大吗
• 2、最后一公里不解决,大模型开闭源都一文不值
• 3、prompt调教心法
• 4、启林投资王鸿勇:AI与量化投资有很多异曲同工之妙!
• 5、什么是大语言模型

gpt3.5跟4.0差距很大吗

1、gpt5跟0差距是存在的，但是不大。PT-5和GPT-0之间的差距是存在的，但具体差距大小取决于应用场景和任务。总体来说，GPT-0相较于GPT-5在许多方面都有所提升，例如模型规模、训练数据量、上下文理解、生成质量、代码编写能力和创造力等。

2、在简单的任务中，GPT-5和GPT-0的表现可能差别不大。然而，面对更复杂的任务，如生成准确流畅的文本、高质量翻译和解决数学物理问题，GPT-0通常展现出更优性能。 尽管GPT-0在性能上有所提升，但其较大的模型规模可能导致计算成本增加，从而在实时性和响应速度方面不如GPT-5。

3、费用不同：GPT-5目前是免费使用的，而GPT-0则需要每月支付20美元，并且存在3小时回答限制，尽管如此，GPT-0已经开放了内置插件商店，提供了包括数学和联网搜索等插件。

4、gpt5和0区别有：模型规模、完善度、推理能力、创造力。模型规模 gtp4的模型规模预计将达到100万亿个参数，而gtp5的模型规模只有1750亿个参数。这意味着gtp4可以处理更多的数据，生成更长、更复杂、更连贯、更准确、更多样化和更有创造力的文本。

5、在创作能力方面，GPT0展现出的创作力显著提升。例如，对于“1+1在什么情况下不等于2”的问题，GPT0的回答逻辑清晰，表述得当。整体来说，GPT0在逻辑能力、识图能力、回答条理性以及创作力方面均有显著提升，与GPT5相比，GPT0更加强大。

6、首先，在模型规模上，GPT-0预计将拥有高达100万亿个参数，而GPT-5的参数数量仅为1750亿个。这一差异显著提升了GPT-0处理数据的能力，使其能够生成更长、更复杂、更连贯、更准确、更多样化和更有创造力的文本。

最后一公里不解决,大模型开闭源都一文不值

在开闭源的二选一困境中，选择“两条腿”走路的企业布局，如谷歌和国内的科大讯飞、昆仑万维、零一万物、百川智能等，成为行业趋势。这些企业选择在大模型上采用闭源策略，专注于商业应用与产业落地，同时通过开源策略打造生态开放，形成闭源与开源的互补优势，激发中国大模型的产业、生态活力。

prompt调教心法

Chat GPT 0通过模拟人类的语言和情感，可以帮助人们更好地理解自我与他人的关系、找到生命的意义与价值，并在职场、权利、财富、地位的追逐中重新反思自己与他人的关系，开启新的一轮螺旋上升。心法反问法在XX方面，需要具备XX，才能成为XX。

福歌行为模型理论，来自于斯坦福说服力科技实验室，以实验室主任B.J.福格的名字命名，其揭示了了行为产生的三大要素： 行为(Behavior)=动机(motivation)x能力(ability)x提示(prompt) 动机即行为产生的动力，为什么愿意做？在私域裂变中可以分为外部动机(现金红包/礼品/优惠券等)和内部动机(互惠/炫耀/兴趣/身份认同)。

启林投资王鸿勇:AI与量化投资有很多异曲同工之妙!

1、综上所述，启林投资王鸿勇认为AI与量化投资在技术驱动、关键环节、核心要素、持续发展和面对挑战等方面存在许多异曲同工之妙。这些相似之处为量化投资领域利用AI技术提升投资效率和管理风险提供了广阔的空间和可能性。

2、AI与量化投资确实在很多方面有着异曲同工之妙。以下是具体分析：技术驱动：AI技术：通过大数据和强大的算力提升模型复杂度，使得模型越来越智能，进而影响各行各业。量化投资：同样经历了从信息效率提升到模型复杂度提升的过程，现在聚焦于决策环节的优化。

3、启林投资的王鸿勇在第八届中国FOF&MOM基金管理人年会上，探讨了AI与量化投资的异同之处。他强调，随着ChatGPT的崛起，量化投资正处在一个技术驱动的新阶段，与AI在很多方面有着共鸣。

4、启林投资王鸿勇在第八届中国FOF&MOM基金管理人年会上，探讨了AI与量化投资的异曲同工之妙。他指出，随着技术进步，量化投资作为金融与技术结合的投资手段，正面临AI和ChatGPT带来的新机遇与趋势。王鸿勇提到，AI和ChatGPT代表了技术驱动的浪潮，将影响社会的方方面面和各种行业。

5、启林投资由三位创始合伙人共同领导，股权架构稳定，王鸿勇占38%，董成32%，沈显兵23%，员工持股平台6%。团队成员约113人，投研35人，IT 46人，占总人数2/3以上。启林投资在2019年开始转型为平台化运营，从多PM制转变为集约化投研模式，提升策略迭代速度和效率。

什么是大语言模型

大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型（Large Language Model，LLM）是一种基于深度学习的人工智能模型，其主要特点是使用大量的文本数据进行训练，以便能够更好地理解和生成自然语言文本。

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，通常由深度神经网络构建而成，包含数十亿甚至数千亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种巨大的模型规模为其提供了强大的表达能力和学习能力，使其能够处理更加复杂的任务和数据。

大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，能够生成自然语言文本或理解语言文本的含义。 大语言模型（Large Language Model，LLM）是基于深度学习的人工智能模型，其主要特点在于使用大量的文本数据进行训练，以便更好地理解和生成自然语言文本。