好用的AI分享
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大语言模型的超能力清单
好用的AI分享系列主要为大家介绍大语言模型：如ChatGPT/文心一言等一系列生成式人工智能相关知识，帮助大家深入了解AI目前的最新进展与强大能力，真正做到让AI提效。 欢迎大家订阅本公众号，持续进行学习。
在使用AI的时候，我们总是会对诸如ChatGPT能做什么，不能做什么有着很模糊的了解，导致我们有时候会觉得：
AI目前也就这样，一般般，还不如实习生。
但事实并不是这样，只要我们对模型本身的能力边界有清晰认知，我们就能用好它。
下面是目前世上主流大语言模型的参数汇总表，我们逐个来分析：
首先是上下文窗口，就是你一次能给AI输入多少信息，现在（2024年3月）GPT-4最长支持128k的上下文，也就是大概300页书籍的信息，之前我们跟GPT或者其它AI聊天，聊几轮就会忘了之前说过了啥，这是因为之前它最多只能记住最长8k的上下文。现在最长已经到了128k，跟它聊个三天三夜也没问题。比如下面我给它发了一个20页超过万字的PDF，GPT-4总结起来，轻轻松松~
接下来我们来看看大模型的知识截止日期，超过截止日期的知识，大模型就不知道了。GPT-4为什么这么强，是因为它的知识更新速度比其它模型快，在普通AI还只能记得2022年的知识的时候，GPT-4的知识已经更新到了2023年4月。
不过现在，还有高手——Claude 3 Opus的知识已经更新到了2023年8月，大模型也越来越卷了。
然后，每个AI都有参数量，参数量就像人脑的神经元，神经元越多，人的能力越强大，类似地，大模型的参数越多，模型能力也就越强大。
在ChatGPT出现的时候，其它模型都徘徊在几百亿甚至几十亿参数，这类小模型在ChatGPT面前就会显得特别笨，甚至不能理解用户的问题。
而GPT-4的参数量已经到达了1.8万亿，比人脑神经元的860亿多出了不少，这也是它能力如此强大的主要原因之一，其它大模型，表现比较好的，都上了千亿级别。
最后，每个AI能调用的工具也不一样，能用的工具越多，应用就越广泛，GPT-4的工具箱是最多的。还有些工具不是哪个AI都会用，像code interpreter自主运行代码工具，只有GPT-4和智谱AI的GLM-4才有。
诶~那为什么智谱AI的GLM-4可以做到具备code interpreter功能？
GLM-4到底有多强？
下次我们继续接着讲。
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