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GPT-4介绍GPT-4（Generative Pre-trained Transformer）是 OpenAI 开发的自然语言处理模型 GPT 家族中的第四个版本，该模型依靠强大的神经网络来理解和生成类似人类的语言。 如何免费使用GPT-4？不开会员的6种方法 目前官方版的GPT-4仅能通过ChatGPT Plus付费会员才能使用，免费版的ChatGPT无法使用最新的GPT-4，而Plus版本需要每个月花费20美元来订阅，并且国内付款非常困... AI教程 2年前 (2023) GPT-4 通过使用被称为「转换器（Transformer）」的特殊架构来帮助软件理解单词的含义以及它们在句子中的组合方式。通俗来讲，Transformer帮助计算机找出如何将所有的词以正确的顺序放在一起，使之有意义。之所以采用这样的方法，是因为该模型已经在一个巨大的数据集上进行了训练，其中包括来自不同来源的文本，如书籍、文章和网站。这种训练使 GPT-4 模型能够进行类似人类的对话，并产生看似有意义的回应。不过虽然 GPT-4 创造的文本和回应读起来像人，但它远远不是有意识的智能，离通用人工智能还有距离。GPT-4的工作原理GPT-4通过与其前身（GPT-3.5）相同的基本流程工作，但规模更大，以下是其主要的工作原理：Transformer架构： GPT-4是使用一种叫做「Transformer」的设计来构建的，这些转换器就像超级智能机器，能够理解一句话中哪些词是重要的，以及它们之间的关系。大规模的预训练： GPT-4从大量的文本中学习，如书籍、网站和文章，这样一来，它就能更好地理解语言模式、语法和事实。微调（Fine-tuning）： 在从大量文本中学习后，GPT-4会在特定的任务中接受训练，如回答问题或理解文本中的情感，这有助于它在处理这些任务时变得更加出色。分词（Tokenization）： GPT-4将文本分解成更小的部分，称为「tokens」，这些token可以是单词或单词的一部分，这有助于它处理不同的语言并理解词语的含义。上下文窗口（Context window）： GPT-4有一个限制，即它可以一次查看多少个token。这个限制有助于它理解语境和单词之间的关系，但这也意味着它不一定能理解很长的句子或段落。概率分布和抽样： 当GPT-4生成文本时，它根据模型认为每个词的可能性的大小来猜测下一个词。然后，它从这些猜测中挑选出一个词，使其够创造出多样化和有趣的句子。细粒度控制（Fine-grained control）： GPT-4可以通过使用特殊提示或调整其设置等技巧，引导它给出特定类型的答案或文本，以帮助从该模型中获得我们想要的结果。ChatGPT和GPT-4的区别ChatGPT 和 GPT-4 并不是同一回事，ChatGPT 是基于 GPT-3.5 和 GPT-4 模型的，专门为对话式人工智能应用而设计的，比如根据用户输入生成类似人类的文本回复。而GPT-4指的是GPT系列大语言模型的当前版本——驱动ChatGPT的引擎。ChatGPT提供的输出读起来更自然，GPT-4更强大，在输入/输出方面可以处理更多文本。GPT-4可以免费访问吗？这个问题的答案：是也不是。用户可以通过ChatGPT、New Bing等软件访问GPT-4，这些平台使用GPT-4来生成内容并与用户互动。然而，GPT-4只有在ChatGPT Plus付费计划下才能使用，或者作为开发者建立应用程序和服务的API。New Bing（新必应）可以每天免费有限次数使用GPT-4驱动的AI聊天，而独立用户在这些人工智能聊天机器人平台之外没有机会使用GPT-4。

Jan（Jan.ai）是一个免费开源的本地运行大模型并进行AI聊天对话的工具，可帮助用户在本地电脑（Windows、Mac、Linux）上安装、部署、运行并使用开源版本的ChatGPT替代大模型，如LLaMa、Mistral、Phi-2等20多个模型，也支持输入自己的OpenAI API Key以运行GPT。相较于AI工具集此前介绍的Ollama，该工具提供了对话UI和API服务器，适合开发者、研究人员或AI爱好者本地体验开源的大模型。Jan的主要功能本地运行开源大模型：支持LlaMa、Mistral、Phi-2、DeepSeek、Yi等20多个模型，可手动导入也可以在模型库下载模型简洁好用的聊天界面：软件界面清爽简洁、直观易用，直接在本地与开源大模型快速进行对话聊天支持多个平台：Jan支持在Windows、Mac（Intel、M1/M2/M3）和Linux等操作系统运行，后续还将推出移动端APP。内置API服务器：与OpenAI API兼容，可通过API获取模型信息、下载、启动、停止模型及聊天等如何使用Jan访问Jan的官网（jan.ai），选择对应的电脑操作系统版本，点击Download进行下载然后安装并打开软件，在软件界面的左下角点击Download your first model进入模型库Hub界面，选择你感兴趣的模型进行下载，下载完成后点击Use使用该模型在对话界面输入你的描述即可与你选择的模型进行对话啦Jan还在持续开发中，后续会支持移动端APP、创建AI助理、推理引擎、插件扩展等功能。

提示工程指南（Prompt Engineering Guide）是由 DAIR.AI 发起的项目，旨在帮助研发和行业内相关人员了解提示工程。以传播 AI 技术和研究成果为目标，DAIR.AI 的愿景是赋能新一代 AI 领域的创新者。该免费开源的提示工程项目在GitHub上已超过3万个人标星，包含了与 LLM 提示工程相关的所有最新论文、学习指南、讲座、参考资料和工具。提示工程指南（Prompt Engineering Guide）的目录一、提示工程简介大语言模型设置基本概念提示词要素设计提示的通用技巧提示词示例二、提示技术零样本提示少样本提示链式思考（CoT）提示自我一致性生成知识提示思维树Tree of Thoughts检索增强生成自动推理和工具使用自动提示工程师Active-Prompt方向性刺激提示ReAct框架多模态思维链提示方法基于图的提示三、提示应用程序辅助语言模型生成数据Generating Code毕业生工作分类案例研究Prompt Function四、模型FlanChatGPTLLaMAGPT-4Model Collection五、风险和误用对抗性提示真实性偏见

Segment Anything Model（SAM）是Meta AI研究院最新推出的图像分割模型，该模型通过点或框等输入提示生成高质量的物体遮罩，并且可以用于为图像中的所有物体和对象生成遮罩。SAM模型在超过1100万张图像和11亿张掩模的数据集上进行了训练，并且在各种图像分割任务上具有强大的零样本性能。

StableVicuna 是由 Stable Diffusion 背后的 StabilityAI 推出的第一个通过基于人类反馈的强化学习（RLHF）训练的大规模开源聊天机器人。StableVicuna是Vicuna v0 13b的进一步指令微调和RLHF训练版本，它是一个指令微调的 LLaMA 130亿模型。

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在浏览器中组装、配置和部署自主人工智能的开源项目