PaLM-E 对比 GPT-4
在 PaLM-E 和 GPT-4 的对决中，哪个 AI Large Language Model (LLM) 工具脱颖而出？我们比较评论、定价、替代品、赞成票、功能等等。
PaLM-E 和 GPT-4，哪一个更优？
当我们比较PaLM-E和GPT-4时，这两个都是AI驱动的large language model (llm)工具， 用户已经明确表示了他们的偏好，GPT-4在赞成票中领先。 GPT-4的赞成票数为 9，而 PaLM-E 的赞成票数为 6。
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PaLM-E
什么是 PaLM-E?
PaLM-E 项目引入了一种创新的体现多模态语言模型，它将现实世界的传感器数据与高级机器人任务的语言模型相集成。 PaLM-E 是“基于投影的语言模型体现”的缩写，它将文本输入与连续的感官信息（例如视觉和状态估计数据）融合在一起，以在物理世界中创建全面的理解和交互。
PaLM-E 旨在帮助完成机器人操作规划、视觉问答和字幕等任务，展示了针对跨领域的各种任务进行训练的大型多模态语言模型的潜力。该模型拥有最大的迭代 PaLM-E-562B，拥有 5620 亿个参数，不仅在机器人任务中表现出色，而且在 OK-VQA 等视觉语言任务中实现了最先进的性能，同时保持了稳健的通用语言技能。
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。
PaLM-E 赞同数
GPT-4 赞同数
PaLM-E 顶级功能
端到端训练： 将传感器模式与多模式句子中的文本集成，与预先训练的大型语言模型一起进行训练。
**体现的多模态功能：**结合视觉、语言和状态估计来解决各种现实世界的任务。
多种观察方式： 适用于不同类型的传感器输入，适应多种机器人实施例。
正迁移学习： 从跨不同语言和视觉语言数据集的训练中受益。
可扩展性和专业化： PaLM-E-562B 型号专注于视觉语言性能，同时保留广泛的语言功能。
GPT-4 顶级功能
未列出顶级功能PaLM-E 类别
- Large Language Model (LLM)
GPT-4 类别
- Large Language Model (LLM)
PaLM-E 定价类型
- Freemium
GPT-4 定价类型
- Freemium