GPT-4 與 GPT-3：適合您的業務的模型

人工智能 (AI) 每年都成為一種趨勢。 據 IDC 稱，到 2024 年，全球在以人工智能為中心的解決方案上的支出預計將達到 1540 億美元，比 2022 年增長 26.9%。

在人工智能集成中採用率和受歡迎程度方面的領先者是美國人工智能研究實驗室 OpenAI 開發的備受讚譽的 ChatGPT。 最新發布的 GPT-4 模型和之前“GPT-n”系列模型的不斷更新導致了一個邏輯問題，“使用哪個？”

您可能認為最新版本總是最合適的版本，但是，這並不是本案例的絕對事實。 儘管功能不那麼強大，但由於較低的集成成本和比 GPT-4 更快地處理低級任務的能力，GPT-3 仍然在許多企業中佔有一席之地。

在本文中，我們將主要關注 GPT-4 與 GPT-3 的競爭，並將研究這兩種模型之間的主要區別。 最後，您將了解我們的團隊如何幫助您：

• 選擇能夠完美滿足您的業務需求的正確 AI 解決方案。
• 準確地將 AI 解決方案集成到您的項目中。
• 根據您的數據庫構建和訓練 AI 模型。
• 提供持續的支持和維護以保持最新狀態。

GPT-4 與 GPT-3：對企業的好處

在本節中，讓我們仔細看看 GPT-3 如何為企業和初創企業帶來好處，以及 GPT-4 帶來了什麼。

您主要可以採用 GPT-3 來：

• 生成文本。最明顯但最重要的一個。 GPT-3 可以幫助您創建從企業標語到專業電子郵件的各種內容。 儘管之後必須檢查這些工作結果，但 AI 文本生成器使這些過程更容易進行。
• 創建客戶聊天機器人。自動化聊天機器人將使您的客戶支持能夠同時處理更多查詢，同時匹配您公司的語氣。 反過來，這將使您能夠降低僱用客戶支持人員的成本並提高效率。
• 排序和分析數據。GPT-3 通常用於對大量數據進行匯總和結構化，以便更輕鬆地理解和分析它們以滿足各種業務需求。 該模型可以將大文本分解為要點，以便您創建會議摘要並節省您突出顯示文本和說明的重要部分的時間。

儘管最新的 GPT-4 主要基於其前身 GPT-3，但它增加了以前版本中沒有的附加功能。 圖像輸入、更高的精度、更強的計算能力和更大的數據量並不是唯一的區別。 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數據分析的功能，而以前的模型無法做到這一點。 現在，讓我們仔細看看新的 GPT-4 可以提供什麼：

• 欺詐檢測。GPT-4 將 GPT-3 的分析技能提升到一個新的水平。 因此，該技術現在能夠發現欺詐和可疑活動的早期跡象，使企業能夠提供即時的對策。
• 預測性維護。GPT-4 比 GPT-3 更強的分析能力成功地用於預測設備的維護需求。 例如，在物流中，GPT-4 可用於處理各種物聯網傳感器提供的數據。 有了這個，就可以更容易地通過有計劃和高效的維修來避免不必要的費用。
• 擔任財務顧問。改進的分析使 GPT-4 能夠提供有關內部市場趨勢的關鍵信息，並預測潛在投資的增長和風險。 GPT-4 的強大模式識別可能有助於增加市場變化帶來的潛在利潤。
• 個性化虛擬購物。通過分析客戶之前的購物會話和瀏覽歷史，GPT-4 可以為下次購買提供個性化建議。 因此，通過確定客戶偏好，GPT-4 將幫助您的業務銷售蓬勃發展。
• 教育援助。GPT-4 能夠通過為每個學生創建自定義方法來提高教育系統的效率和滿意度。 通過對學生的分數、偏好、出勤率等進行簡單分析，該 AI 工具可以定制教育流程，提高整體表現並使教育更具吸引力。

• 質量保證。GPT-4 的實時分析還能夠在創建過程中檢測產品質量問題或過程偏差的早期跡象。 通過監控情況並在出現潛在問題時發出警報，人工智能有助於保護客戶免受意外錯誤和錯誤的影響。
• 智能招聘。GPT-4 現在使人力資源部門更容易找到並選擇最佳候選人。 它對簡歷和工作要求進行全面分析，並在幾秒鐘內找到最佳匹配，從而減少招聘過程的耗時。
• 需求預測。現在，使用 GPT-4 可以更輕鬆地預測任何產品的未來需求。 它增強了分析市場趨勢、銷售數據和其他經濟因素的能力，使企業能夠更好地了解市場的未來。 因此，人工智能為公司準備新戰略或調整現有戰略贏得了一些寶貴的時間。
• 網絡安全。GPT-4 不僅能夠提供適時的質量保證，還能識別可能導致數據洩露的可疑活動。 模式識別允許這種基於 AI 的解決方案在造成任何損害之前向安全部門發出警報，從而使公司免受財務和聲譽風險。

GPT-4 與 GPT-3：詳細比較

既然您知道了每個模型如何總體上滿足您的業務需求，那麼讓我們更詳細地進行比較並提供 GPT-4 和 GPT-3 之間的主要區別。

現有 GPT 模型集成

在更好地了解企業如何從 GPT-3 或 GPT-4 集成中受益後，是時候查看一些實際示例了。 隨著各行各業都成功採用人工智能解決方案，讓我們把注意力集中在我們在 Mind Studios 最優先考慮的領域：醫療保健和物流。

在本節中，我們將向您展示醫療保健和物流領域 AI 應用的兩個最突出的用例，其中 GPT 模型在產品成功中起著至關重要的作用。

病人人工智能

2023 年 4 月，新聞媒體出現了標題“世界上首次在醫療保健中使用生成式預訓練變壓器 (GPT)”。 領先的智能自動化公司 Notable 在他們的新項目“Patient AI”中集成了 GPT。 讓我們仔細看看它。

Patient AI 是一個旨在為每個人提供更方便和個性化的醫療保健的平台。 在 GPT 的支持下，它允許 Notable 通過以下方式使用其能力：

• 徹底的數據分析。得益於 GPT 可以提供的深度分析，Patient AI 不斷審查大量醫療記錄，並將其與研究第三方數據集相結合。 它讓 Notable 無需任何人工干預即可節省大量時間和資源，並為每位患者創建獨特的治療方法。
• 自動問題檢測。由於 GPT 已經掃描了每一份臨床文件，因此它經過培訓可以以個性化的方式提醒任何漏診、失效的保險，甚至是不正確的患者個人信息。
• 生成個性化推薦。基於分析，Patient AI 可以全天為患者創建準確的建議。 它以旅程的形式呈現，對於每一步 Notable 建議他們的客戶執行個性化的行動以改善他們的健康或為更複雜的請求尋求幫助。

為了更好地了解 Patient AI 分析和構建數據的深度，Notable 要求它想像下一個場景：

由於交通問題，肺癌患者無法赴約。

在這種情況下，Patient AI 根據患者的診斷和就診情況生成了個性化的解決方案，包括：

1. 首選服務中的一鍵式乘車預訂。
2. 將他們的不同約會從幾天重新安排到一天。
3. 請求補充預計將要過期的藥物。
4. 病例相關信息，以便患者可以更多地了解他們的治療和可能出現的症狀。

敦豪快遞

另一個受益於採用 GPT 的行業是物流。 例如，世界知名的運輸公司 DHL 已成功將 AI 技術應用於：

• 路線優化。如果出現意外路線問題，AI 分析可以在關鍵時刻識別問題，確定確切位置並立即構建最佳路線。 這使得 DHL 能夠在可能發生意外事件的情況下按時交付貨物。
• 負載優化。根據客戶研究，幾乎每個常見的包裝體積都有 24% 的空餘空間。 為了解決這個問題，DHL 推出了人工智能解決方案“OptiCarton”。 它使他們能夠分析產品特性並創建更合適的盒子，而不會浪費資源來覆蓋空白空間。 因此，裝運更高效、更省時，並顯著減少二氧化碳排放量。
• 倉庫管理。得益於 AI，DHL 創建了一個改進的倉儲系統，該系統可以根據算法計算出到達訂單的最短路線，並可以在瞬間對它們進行優先排序。
• 先進的客戶服務。在 DHL，貨運跟踪和回复客戶訂單的流程是自動化的。 由 GPT 提供支持的聊天機器人經過培訓，可以監控和通知客戶貨物的狀態，以及處理不太複雜的查詢並增強客戶體驗。

閱讀更多：物流流程自動化：提高效率和盈利能力

GPT-4 和 GPT-3 的成本

如果不了解每個模型的定價，GPT-4 和 GPT-3 之間的比較永遠不會完整。 由於您現在對這些技術如何使您的業務受益有了更好的認識，您可能會問的問題是，“實施它們需要多少成本？”。 為了確定它是否值得實施，讓我們探討一下現有的生成式 AI 的成本。

要採用 GPT-3，您必須從 OpenAI 列表中選擇一種語言模型。 每個呈現的模型都有其多樣性和專業性，使定價根據您的選擇而獨特。 他們是：Ada - 最快的，Babbage、Curie 和 Davinci - 最強大的。 處理速度更快的 Ada 以最便宜的計算能力提供最便宜的價格。 另一方面，Davinci（ChatGPT 的核心）因為功能最強大而比其同類產品花費更多。

你可以看到這裡的價格是每1K (1,000) 個代幣給出的。 但是，這些標記是什麼意思？ OpenAI 的官方解釋有助於將令牌轉換為我們理解的東西。

1個token大約代表4個字符或3/4個英文單詞，也就是說100個token約等於75個單詞。

簡單的數學讓我們可以算出，在採用 Ada 的情況下，100 美元將獲得 2.5 億個代幣，使你能夠處理大約 1.875 億個英語單詞。 但這些數字有一個竅門。

您潛在的 1.875 億個英語單詞不僅包括模型的回答，還包括用戶的問題以及他們提供給 AI 的說明。

反過來，GPT-4 在其定價列表中正確劃分了提示令牌和完成令牌。 與其前身不同，GPT-4 不提供任何語言模型供您選擇，但允許您在每個請求的 8K 和 32K 令牌之間選擇合適的上下文量。

對於 8K 的上下文，如果您的用例假定大約 30% 的提示標記和 70% 的完成標記，那麼對於 100 美元，您將獲得大約 750K 的提示文本英文單詞和大約 875K 的完成文本單詞。

使用哪種 OpenAI 模型來增強現有業務

老實說，在 OpenAI 模型中沒有絕對的選擇可以成為每個可能用例的靈丹妙藥。

以下是有關特定類型企業通常使用哪種 GPT 解決方案的一些要點：

為了幫助我們的客戶選擇要投資的人工智能工具，我們在 Mind Studios 優先考慮全面和系統化的方法，包括：

• 選擇能夠完美滿足您的業務需求的正確 AI 解決方案。Mind Studios 將仔細分析您的業務和系統要求以及您對未來項目的期望。 一旦項目開發的發現階段完成，我們將為您的業務選擇最佳模型。 我們的專家可以回答您可能對 AI 集成提出的所有問題，並解釋哪種解決方案以及為什麼適合您的具體情況。
• 準確地將 AI 解決方案集成到您的項目中。在您選擇合適的 AI 解決方案後，我們的團隊可以幫助您將其集成到您的軟件中，同時考慮其特性和局限性。
• 基於您的數據庫建立和訓練 AI 模型。我們的團隊可以根據您的數據庫為選定的 AI 模型或您現有的 AI 解決方案運行訓練算法，使其更加精確和定制化。
• 提供持續的支持和維護。對於您已經運行的 AI 解決方案，我們可以提供持續支持和定期更新。 我們必須確保您的企業配備最新功能，並迅速解決所有可能出現的問題。

結論

總而言之，我們正在檢查的模型在許多參數上都不同。 不出所料，GPT-4 比 GPT-3 更強大、更準確且表現更出色。 就成本而言，一切都是合理的，功能更強大的 GPT-4 型號更貴，但並沒有完全超過市場上更便宜的 GPT-3。

您應該使用哪些模型完全取決於您的業務目標和要求。 如果您需要維護低容量進程，例如警報或監控中等數據量，則無需為不打算使用的計算能力多付錢。 反之亦然，如果你需要處理大量信息，並需要從各種傳感器獲得全面的數據分析，GPT-4 肯定更適合你。

如果您有其他問題或需要幫助來選擇合適的 AI 解決方案並進行集成，請隨時與我們聯繫。 我們的團隊在這裡幫助您利用我們的技能和專業知識實現您的業務目標。

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