Minerva 对比 GPT-4

Google Research 的 Minerva 项目在使用语言模型解决定量推理问题方面取得了重大进展，展示了数学和科学任务的性能显着提高。 Minerva 的运行方式是解析和处理包括数学符号在内的问题，并生成涉及数值计算和符号操作的逐步解决方案，所有这些都不需要计算器等外部工具。 Minerva 采用少样本提示、思维链提示和多数投票等技术，在各种 STEM 推理任务上取得了最先进的性能。通过其先进的提示和评估方法，Minerva 已成为探索复杂定量问题不可或缺的工具，在科学研究和教育应用方面具有巨大的潜力。

GPT-4是Openai在扩大深度学习方面努力的最新里程碑。

GPT-4是一个大型的多模式模型（接受图像和文本输入，发射文本输出），尽管在许多现实世界中，虽然比人类的能力较低，但在各种专业和学术基准中都表现出人级的性能。例如，它通过模拟的律师考试，其得分围绕着考试者的前10％。相比之下，GPT-3.5的得分约为底部的10％。我们花了6个月的时间使用对抗性测试计划和CHATGPT的课程将GPT-4的迭代对准4，从而在事实，可管道性和拒绝外出护栏方面取得了我们最好的结果（尽管远非完美）。

GPT-4比以往任何时候都更具创造力和协作性。它可以在创意和技术写作任务上生成，编辑和迭代，例如创作歌曲，写剧本或学习用户的写作方式。