2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。
每日一猜答案分析：

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GPT-4 是一种先进的自然语言处理模型，通过扩大模型容量、使用更多的训练数据和采用新颖的优化技术，实现了在各种任务上的性能提升。此外，GPT-4 显示出强大的零样本学习能力。

• 模型容量： GPT-4 的模型容量扩大了，这使其能够捕捉和表示更丰富的知识和概念。这对于在各种 NLP 任务中实现更好的性能至关重要。
• 训练数据： GPT-4 使用了更大量的训练数据，包括多种语言和领域的文本。这有助于提高模型的泛化能力，使其能够在各种任务上表现出色。
• 优化技术： GPT-4 采用了一些新颖的优化技术，如 Sparse Transformers 和模型并行技术，提高了模型的训练速度和效率。
• 零样本学习： GPT-4 展示了强大的零样本学习能力，在没有特定任务训练数据的情况下仍能表现出色。这意味着 GPT-4 可以在许多新任务中快速适应。
• 自监督学习： GPT-4 采用自监督学习方法，在训练过程中生成和评估其自身的预测。这使得 GPT-4 能够在不需要大量标注数据的情况下进行训练。基于改进后的GPT-4的测试对比结果

图片识别

GPT-4 在各种 NLP 任务上取得了显著的性能提升，包括文本分类、语义相似度度量、命名实体识别等。

此外，GPT-4 与其他领先模型的比较显示出其优越性。

GPT-4 取得了显著的进步，但仍有进一步提高的空间。未来的工作将关注提高模型的效率、可解释性和鲁棒性，以及研究如何将 GPT-4 与其他方法相结合以实现更强大的 NLP 系统。

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OpenAI今天刚刚开放了ChatGPT-3.5模型的API，写个Shiny APP调用它测试一下。详见其文档及ChatGPT-3.5 API。收费标准是GPT-3.5的10%，特别为聊天优化，所以OpenAI推荐用它。两会期间，暂时不提供Shiny APP试用体验，只是调试好放在那里。

下面是我通过Shiny APP与它的一段对话，截图如上所示：

要升级OpenAI 包到0.27版：

具体实现上稍作修改： 1.ChatGPT35.py，Shiny APP通过它来调用ChatGPT模型。

下面是Shiny APP的几个R语言程序。 2、global.R。 对话的上下文将用R语言data frame “context”来存放在session中。

3、ui.R。 对话记录是只读，可以复制，不能修改，用jachatgpt程序设定。

4、server.R。 演示性质简单起见，这里每次都将data frame “context”转换成字符串输出，不是最优的处理，最优的处理是每次添加增量的部分，需要使用Shiny.addCustomMessageHandler()在ui.R中注册一个jachatgpt函数来接受并处理在server.R在chatgpt()中通过session$sendCustomMessage()发送的更新对话数据，详细可参阅这篇文章。

That's all，其实也很简单。