GPT-4 与 GPT-3：适合您的业务的模型

人工智能 (AI) 每年都成为一种趋势。 据 IDC 称，到 2024 年，全球在以人工智能为中心的解决方案上的支出预计将达到 1540 亿美元，比 2022 年增长 26.9%。

在人工智能集成中采用率和受欢迎程度方面的领先者是美国人工智能研究实验室 OpenAI 开发的备受赞誉的 ChatGPT。 最新发布的 GPT-4 模型和之前“GPT-n”系列模型的不断更新导致了一个逻辑问题，“使用哪个？”

您可能认为最新版本总是最合适的版本，但是，这并不是本案例的绝对事实。 尽管功能不那么强大，但由于较低的集成成本和比 GPT-4 更快地处理低级任务的能力，GPT-3 仍然在许多企业中占有一席之地。

在本文中，我们将主要关注 GPT-4 与 GPT-3 的竞争，并将研究这两种模型之间的主要区别。 最后，您将了解我们的团队如何帮助您：

• 选择能够完美满足您的业务需求的正确 AI 解决方案。
• 准确地将 AI 解决方案集成到您的项目中。
• 根据您的数据库构建和训练 AI 模型。
• 提供持续的支持和维护以保持最新状态。

GPT-4 与 GPT-3：对企业的好处

在本节中，让我们仔细看看 GPT-3 如何为企业和初创企业带来好处，以及 GPT-4 带来了什么。

您主要可以采用 GPT-3 来：

• 生成文本。最明显但最重要的一个。 GPT-3 可以帮助您创建从企业标语到专业电子邮件的各种内容。 尽管之后必须检查这些工作结果，但 AI 文本生成器使这些过程更容易进行。
• 创建客户聊天机器人。自动化聊天机器人将使您的客户支持能够同时处理更多查询，同时匹配您公司的语气。 反过来，这将使您能够降低雇用客户支持人员的成本并提高效率。
• 排序和分析数据。GPT-3 通常用于对大量数据进行汇总和结构化，以便更轻松地理解和分析它们以满足各种业务需求。 该模型可以将大文本分解为要点，以便您创建会议摘要并节省您突出显示文本和说明的重要部分的时间。

尽管最新的 GPT-4 主要基于其前身 GPT-3，但它增加了以前版本中没有的附加功能。 图像输入、更高的精度、更强的计算能力和更大的数据量并不是唯一的区别。 但最重要的是模型分析技能的提高。 最近推出的模型可以提供更多需要全面数据分析的功能，而以前的模型无法做到这一点。 现在，让我们仔细看看新的 GPT-4 可以提供什么：

• 欺诈检测。GPT-4 将 GPT-3 的分析技能提升到一个新的水平。 因此，该技术现在能够发现欺诈和可疑活动的早期迹象，使企业能够提供即时的对策。
• 预测性维护。GPT-4 比 GPT-3 更强的分析能力成功地用于预测设备的维护需求。 例如，在物流中，GPT-4 可用于处理各种物联网传感器提供的数据。 有了这个，就可以更容易地通过有计划和高效的维修来避免不必要的费用。
• 担任财务顾问。改进的分析使 GPT-4 能够提供有关内部市场趋势的关键信息，并预测潜在投资的增长和风险。 GPT-4 的强大模式识别可能有助于增加市场变化带来的潜在利润。
• 个性化虚拟购物。通过分析客户之前的购物会话和浏览历史，GPT-4 可以为下次购买提供个性化建议。 因此，通过确定客户偏好，GPT-4 将帮助您的业务销售蓬勃发展。
• 教育援助。GPT-4 能够通过为每个学生创建自定义方法来提高教育系统的效率和满意度。 通过对学生的分数、偏好、出勤率等进行简单分析，该 AI 工具可以定制教育流程，提高整体表现并使教育更具吸引力。

• 质量保证。GPT-4 的实时分析还能够在创建过程中检测产品质量问题或过程偏差的早期迹象。 通过监控情况并在出现潜在问题时发出警报，人工智能有助于保护客户免受意外错误和错误的影响。
• 智能招聘。GPT-4 现在使人力资源部门更容易找到并选择最佳候选人。 它对简历和工作要求进行全面分析，并在几秒钟内找到最佳匹配，从而减少招聘过程的耗时。
• 需求预测。现在，使用 GPT-4 可以更轻松地预测任何产品的未来需求。 它增强了分析市场趋势、销售数据和其他经济因素的能力，使企业能够更好地了解市场的未来。 因此，人工智能为公司准备新战略或调整现有战略赢得了一些宝贵的时间。
• 网络安全。GPT-4 不仅能够提供适时的质量保证，还能识别可能导致数据泄露的可疑活动。 模式识别允许这种基于 AI 的解决方案在造成任何损害之前向安全部门发出警报，从而使公司免受财务和声誉风险。

GPT-4 与 GPT-3：详细比较

既然您知道了每个模型如何总体上满足您的业务需求，那么让我们更详细地进行比较并提供 GPT-4 和 GPT-3 之间的主要区别。

现有 GPT 模型集成

在更好地了解企业如何从 GPT-3 或 GPT-4 集成中受益后，是时候查看一些实际示例了。 随着各行各业都成功采用人工智能解决方案，让我们把注意力集中在我们在 Mind Studios 最优先考虑的领域：医疗保健和物流。

在本节中，我们将向您展示医疗保健和物流领域 AI 应用的两个最突出的用例，其中 GPT 模型在产品成功中起着至关重要的作用。

病人人工智能

2023 年 4 月，新闻媒体出现了标题“世界上首次在医疗保健中使用生成式预训练变压器 (GPT)”。 领先的智能自动化公司 Notable 在他们的新项目“Patient AI”中集成了 GPT。 让我们仔细看看它。

Patient AI 是一个旨在为每个人提供更方便和个性化的医疗保健的平台。 在 GPT 的支持下，它允许 Notable 通过以下方式使用其能力：

• 彻底的数据分析。得益于 GPT 可以提供的深度分析，Patient AI 不断审查大量医疗记录，并将其与研究第三方数据集相结合。 它让 Notable 无需任何人工干预即可节省大量时间和资源，并为每位患者创建独特的治疗方法。
• 自动问题检测。由于 GPT 已经扫描了每一份临床文件，因此它经过培训可以以个性化的方式提醒任何漏诊、失效的保险，甚至是不正确的患者个人信息。
• 生成个性化推荐。基于分析，Patient AI 可以全天为患者创建准确的建议。 它以旅程的形式呈现，对于每一步 Notable 建议他们的客户执行个性化的行动以改善他们的健康或为更复杂的请求寻求帮助。

为了更好地了解 Patient AI 分析和构建数据的深度，Notable 要求它想象下一个场景：

由于交通问题，肺癌患者无法赴约。

在这种情况下，Patient AI 根据患者的诊断和就诊情况生成了个性化的解决方案，包括：

1. 首选服务中的一键式乘车预订。
2. 将他们的不同约会从几天重新安排到一天。
3. 请求补充预计将要过期的药物。
4. 病例相关信息，以便患者可以更多地了解他们的治疗和可能出现的症状。

敦豪快递

另一个受益于采用 GPT 的行业是物流。 例如，世界知名的运输公司 DHL 已成功将 AI 技术应用于：

• 路线优化。如果出现意外路线问题，AI 分析可以在关键时刻识别问题，确定确切位置并立即构建最佳路线。 这使得 DHL 能够在可能发生意外事件的情况下按时交付货物。
• 负载优化。根据客户研究，几乎每个常见的包装体积都有 24% 的空余空间。 为了解决这个问题，DHL 推出了人工智能解决方案“OptiCarton”。 它使他们能够分析产品特性并创建更合适的盒子，而不会浪费资源来覆盖空白空间。 因此，装运更高效、更省时，并显着减少二氧化碳排放量。
• 仓库管理。得益于 AI，DHL 创建了一个改进的仓储系统，该系统可以根据算法计算出到达订单的最短路线，并可以在瞬间对它们进行优先排序。
• 先进的客户服务。在 DHL，货运跟踪和回复客户订单的流程是自动化的。 由 GPT 提供支持的聊天机器人经过培训，可以监控和通知客户货物的状态，以及处理不太复杂的查询并增强客户体验。

阅读更多：物流流程自动化：提高效率和盈利能力

GPT-4 和 GPT-3 的成本

如果不了解每个模型的定价，GPT-4 和 GPT-3 之间的比较永远不会完整。 由于您现在对这些技术如何使您的业务受益有了更好的认识，您可能会问的问题是，“实施它们需要多少成本？”。 为了确定它是否值得实施，让我们探讨一下现有的生成式 AI 的成本。

要采用 GPT-3，您必须从 OpenAI 列表中选择一种语言模型。 每个呈现的模型都有其多样性和专业性，使定价根据您的选择而独特。 他们是：Ada - 最快的，Babbage、Curie 和 Davinci - 最强大的。 处理速度更快的 Ada 以最便宜的计算能力提供最便宜的价格。 另一方面，Davinci（ChatGPT 的核心）因为功能最强大而比其同类产品花费更多。

你可以看到这里的价格是每1K (1,000) 个代币给出的。 但是，这些标记是什么意思？ OpenAI 的官方解释有助于将令牌转换为我们理解的东西。

1个token大约代表4个字符或3/4个英文单词，也就是说100个token约等于75个单词。

简单的数学让我们可以算出，在采用 Ada 的情况下，100 美元将获得 2.5 亿个代币，使你能够处理大约 1.875 亿个英语单词。 但这些数字有一个窍门。

您潜在的 1.875 亿个英语单词不仅包括模型的回答，还包括用户的问题以及他们提供给 AI 的说明。

反过来，GPT-4 在其定价列表中正确划分了提示令牌和完成令牌。 与其前身不同，GPT-4 不提供任何语言模型供您选择，但允许您在每个请求的 8K 和 32K 令牌之间选择合适的上下文量。

对于 8K 的上下文，如果您的用例假定大约 30% 的提示标记和 70% 的完成标记，那么对于 100 美元，您将获得大约 750K 的提示文本英文单词和大约 875K 的完成文本单词。

使用哪种 OpenAI 模型来增强现有业务

老实说，在 OpenAI 模型中没有绝对的选择可以成为每个可能用例的灵丹妙药。

以下是有关特定类型企业通常使用哪种 GPT 解决方案的一些要点：

为了帮助我们的客户选择要投资的人工智能工具，我们在 Mind Studios 优先考虑全面和系统化的方法，包括：

• 选择能够完美满足您的业务需求的正确 AI 解决方案。Mind Studios 将仔细分析您的业务和系统要求以及您对未来项目的期望。 一旦项目开发的发现阶段完成，我们将为您的业务选择最佳模型。 我们的专家可以回答您可能对 AI 集成提出的所有问题，并解释哪种解决方案以及为什么适合您的具体情况。
• 准确地将 AI 解决方案集成到您的项目中。在您选择合适的 AI 解决方案后，我们的团队可以帮助您将其集成到您的软件中，同时考虑其特性和局限性。
• 基于您的数据库建立和训练 AI 模型。我们的团队可以根据您的数据库为选定的 AI 模型或您现有的 AI 解决方案运行训练算法，使其更加精确和定制化。
• 提供持续的支持和维护。对于您已经运行的 AI 解决方案，我们可以提供持续支持和定期更新。 我们必须确保您的企业配备最新功能，并迅速解决所有可能出现的问题。

结论

总而言之，我们正在检查的模型在许多参数上都不同。 不出所料，GPT-4 比 GPT-3 更强大、更准确且表现更出色。 就成本而言，一切都是合理的，功能更强大的 GPT-4 型号更贵，但并没有完全超过市场上更便宜的 GPT-3。

您应该使用哪些模型完全取决于您的业务目标和要求。 如果您需要维护低容量进程，例如警报或监控中等数据量，则无需为不打算使用的计算能力多付钱。 反之亦然，如果你需要处理大量信息，并需要从各种传感器获得全面的数据分析，GPT-4 肯定更适合你。

如果您有其他问题或需要帮助来选择合适的 AI 解决方案并进行集成，请随时与我们联系。 我们的团队在这里帮助您利用我们的技能和专业知识实现您的业务目标。

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