GPT-4（Generative Pre-trained Transformer）是 OpenAI 開發的自然語言處理模型 GPT 家族中的第四個版本，該模型依靠強大的神經網絡來理解和生成類似人類的語言。
GPT-4 通過使用被稱為「轉換器（Transformer）」的特殊架構來幫助軟件理解單詞的含義以及它們在句子中的組合方式。通俗來講，Transformer幫助計算機找出如何將所有的詞以正確的順序放在一起，使之有意義。
之所以采用這樣的方法，是因為該模型已經在一個巨大的數據集上進行了訓練，其中包括來自不同來源的文本，如書籍、文章和網站。這種訓練使 GPT-4 模型能夠進行類似人類的對話，并產生看似有意義的回應。不過雖然 GPT-4 創造的文本和回應讀起來像人，但它遠遠不是有意識的智能，離通用人工智能還有距離。
GPT-4通過與其前身（GPT-3.5）相同的基本流程工作，但規模更大，以下是其主要的工作原理：
Transformer架構： GPT-4是使用一種叫做「Transformer」的設計來構建的，這些轉換器就像超級智能機器，能夠理解一句話中哪些詞是重要的，以及它們之間的關系。
大規模的預訓練： GPT-4從大量的文本中學習，如書籍、網站和文章，這樣一來，它就能更好地理解語言模式、語法和事實。
微調（Fine-tuning）： 在從大量文本中學習后，GPT-4會在特定的任務中接受訓練，如回答問題或理解文本中的情感，這有助于它在處理這些任務時變得更加出色。
分詞（Tokenization）： GPT-4將文本分解成更小的部分，稱為「tokens」，這些token可以是單詞或單詞的一部分，這有助于它處理不同的語言并理解詞語的含義。
上下文窗口（Context window）： GPT-4有一個限制，即它可以一次查看多少個token。這個限制有助于它理解語境和單詞之間的關系，但這也意味著它不一定能理解很長的句子或段落。
概率分布和抽樣： 當GPT-4生成文本時，它根據模型認為每個詞的可能性的大小來猜測下一個詞。然后，它從這些猜測中挑選出一個詞，使其夠創造出多樣化和有趣的句子。
細粒度控制（Fine-grained control）： GPT-4可以通過使用特殊提示或調整其設置等技巧，引導它給出特定類型的答案或文本，以幫助從該模型中獲得我們想要的結果。
ChatGPT 和 GPT-4 并不是同一回事，ChatGPT 是基于 GPT-3.5 和 GPT-4 模型的，專門為對話式人工智能應用而設計的，比如根據用戶輸入生成類似人類的文本回復。
而GPT-4指的是GPT系列大語言模型的當前版本——驅動ChatGPT的引擎。
ChatGPT提供的輸出讀起來更自然，GPT-4更強大，在輸入/輸出方面可以處理更多文本。
這個問題的答案：是也不是。
用戶可以通過ChatGPT、New Bing等軟件訪問GPT-4，這些平臺使用GPT-4來生成內容并與用戶互動。然而，GPT-4只有在ChatGPT Plus付費計劃下才能使用，或者作為開發者建立應用程序和服務的API。New Bing（新必應）可以每天免費有限次數使用GPT-4驅動的AI聊天，而獨立用戶在這些人工智能聊天機器人平臺之外沒有機會使用GPT-4。
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