OPT 对比 GPT-4
探索 OPT 和 GPT-4 的对决，找出哪个 AI Large Language Model (LLM) 工具获胜。我们分析赞成票、功能、评论、定价、替代品等等。
在比较 OPT 和 GPT-4 时，哪一个超越了另一个？
当我们将OPT与GPT-4进行对比时，两者都是AI操作的large language model (llm)工具，并将它们并排放置时，我们可以发现几个重要的相似之处和分歧。 GPT-4在赞成票方面脱颖而出。 GPT-4的赞成票数为 9，而 OPT 的赞成票数为 6。
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OPT
什么是 OPT?
Open Pre-trained Transformer (OPT) 模型是参数范围从 1.25 亿到 1750 亿个的大型语言模型的集合。这些模型经过训练可以执行零样本和少样本学习，这在各种语言任务中都表现出了显着的能力。 OPT 模型被设计为比其他大规模语言模型（例如 GPT-3）更易于访问的替代品，GPT-3 由于计算成本而通常需要大量资源来复制。
OPT 还因其开发过程中的环境足迹较小而脱颖而出，与 GPT-3 相比，其碳足迹仅为七分之一。 OPT 背后的研究人员小心翼翼地全面、负责任地分享他们的模型，不仅提供模型权重，还提供他们的开发挑战日志和实验所需的代码。
GPT-4
什么是 GPT-4?
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。
OPT 赞同数
GPT-4 赞同数
OPT 顶级功能
高性能模型： OPT 模型在零样本和少样本学习任务中表现出强大的性能。
尺寸范围： OPT 套件提供各种模型尺寸，从 125M 到 175B 参数。
可访问且透明： 完整的模型权重和开发细节与研究社区共享。
环保开发： 与 GPT-3 等模型相比，OPT 所需的碳足迹显着减少。
支持资源： 该版本包括供研究人员使用的详细日志和代码。
GPT-4 顶级功能
未列出顶级功能OPT 类别
- Large Language Model (LLM)
GPT-4 类别
- Large Language Model (LLM)
OPT 定价类型
- Freemium
GPT-4 定价类型
- Freemium