景
GPT-4 是语言模型功能的一大进步，可在许多应用中发挥作用。不幸的是，由于专注于产品，OpenAI 已经偏离了它的起源——研究。因此很难理解 GPT-4 中到底发生了什么。这也使得它更难以使用，因为应用程序必须作为黑匣子使用。尽管如此，已经有非常有趣的可能应用，并且它已经被集成到一些产品中。
如果您想尝试 GPT-4，可以使用 ChatGPT Plus。顺便说一句，另一个有趣的 GPT-4 产品是 GitHub Copilot X。这是一款针对编码进行了优化的数字助理，可以使用文本和语音输入进行交互。
您可以在我们之前发布的博客文章中找到来自 adesso 世界的更多令人兴奋的主题AGI，窄人工智能和强人工智能——术语介绍
随着大型语言模型的出现，人们经常会遇到通用人工智能（AGI）这个术语。 AGI 的目标是在应用程序多样性的意义上创建特定于系统的划分。应用程序的多样性源于关于如何创建、使用以及如何负责这些人工智能模型的 医疗邮件列表 思维模式的根本变化。以前，经典人工智能系统的应用范围相当狭窄（狭义人工智能），即它们仅适用于一项或多项任务。相比之下，更通用的人工智能系统具有广泛的可能应用。在非正式层面上，该术语旨在代表经典人工智能或狭义人工智能和强人工智能之间的连续体（其中包括虚构人物，如瓦力、贾维斯或尤纳美）。大型语言模型现在被称为所谓的基础模型。这些是基于大量数据的预先训练的人工智能模型。基于这些基本模型，可以通过适当的指令（软提示）或微调（结果示例：ChatGPT、Bard）对下游活动进行调整。基本模型在连续统一体狭义人工智能和通用人工智能之间移动，并朝着通用人工智能的方向发展。
从立法角度 (EU-KI-VO) 来看，狭义人工智能和非狭义人工智能之间存在区别（截至 2023 年第一季度）。人工智能在这里被称为通用人工智能：“经过大规模广泛数据训练的人工智能系统，旨在实现输出的通用性，并且可以适应广泛的任务”（EURACTIV，2023 年 3 月 14 日）。牵头起草人工智能法的欧盟立法者对ChatGPT和Stable Diffusion等大型语言模型的提供商施加了重大义务，同时试图明确人工智能价值链上的责任。