OpenAI最新发布的GPT-4和国内百度的生成式大模型“文心一言”受到了广泛关注。为了评估它们在不同领域的性能，我们对GPT-3.5、GPT-4和文心一言进行了比较，测试领域包括常识和创作、归纳和推理、数学和代码、以及应用。结果表明，三个模型在常识和创作问题中表现相似，但在归纳和推理方面存在差异。GPT-3.5在数学和代码问题中表现更好，但文心一言在图像生成方面的能力更出色。具体差异请参考全文。
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GPT-4的应用不仅会对某些行业的重复性、低技能岗位产生影响，还能够促进各行业的升级和转型，提高生产力和效率。此外，GPT-4在教育领域的应用也有许多便利，同时也需要注意学生的学习积极性。随着技术的发
人工智能研究人员一直在开发和改进能够在各种领域和任务中展现出惊人能力的大型语言模型（LLMs），这挑战了我们对学习和认知的理解。最新的OpenAI GPT-4模型 [Ope23]，是使用了空前的计算和
GPT-4是一种自然语言处理模型，由OpenAI开发的下一代GPT系列模型之一。它在提高自然语言处理能力和质量方面有着显著的贡献。与之相比，ChatGPT是一种大型语言模型，旨在生成自然语言文本，回答
我们先给出几种主要的分页方法和核心语句,然后直接给出结论,有兴趣的读者可以看看后面的数据
PROFINET与PROFIBUS的性能比较
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GPT（Generative Pretrained Transformer）作为一种人工智能技术，在自然语言生成方面取得了显著成果。GPT的背后原理及其从T5到GPT-4的演进历程，讲解了其中的技术细
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