GPT-4对比Chatgpt有以下技术上的突破：一、具备了多模态能力；二、重建深度学习堆栈；三、自然语言处理能力增强；四、语义识别和推理能力；五、零样本学习能力增强。整体而言，GPT-4输出的内容将更为专业和准确，同时具有很强的风格变化能力。
一、具备了多模态能力
对比过去的模型，GPT-4最大的突破之一是模型的多模态能力，在文本之外还可实现图像内容处理，并突破生成文本的语言限制，实现多语种数据的输入输出。即用户可以为GPT-4提供图像，它会处理这些图像以查找相关信息。
例如，在Be My Eyes的视频中，GPT-4描述了裙子上的图案、识别植物、解释如何使用健身房的某台机器、翻译标签（并提供食谱）、阅读地图并进行表演许多其他任务，表明它确实了解图像中的内容。
二、重建深度学习堆栈
OpenAI 和微软合作，在Azure重建了深度学习堆栈，从头设计了一台专用超级计算机；基础训练设施的改进和定制，使得更大参数量模型的训练成为可能。
三、自然语言处理能力增强
人们使用语言的方式非常复杂，离散和模糊。GPT-4和Chatgpt在处理自然语言时，都是基于神经网络。但是，GPT-4相对于Chatgpt在理解自然语言方面有所突破。GPT-4使用了一种称为“迁移学习”的神经网络技术，这种技术可以让机器在不同的情境下学习和应用知识。因此，GPT-4在处理自然语言时可以更好地理解人们的用词方式和语境，从而更好地回答用户提问。
四、语义识别和推理能力
GPT-4可以自动识别输入的内容，并根据这些内容来推理和回答用户的问题。这种能力可以帮助GPT-4更好地理解用户的问题，并给出更准确的回答。此外，GPT-4还可以通过分析用户的历史记录来预测用户可能会提出的问题，并提出相关的答案。这种语义识别和推理能力可以大大提高GPT-4的可用性和用户满意度。
五、零样本学习能力增强
GPT-4拥有更强的零样本学习能力，即能够在没有大量样本的情况下完成任务。这项新能力可以在实际应用中大幅降低数据收集和标注的成本，同时也使得GPT-4更容易应用到一些新的领域。
GPT-4在以上技术上的突破，能够让它具有更高的可用性和用户满意度，这也将使其在更多领域得到广泛应用，从而为我们的生活、工作和学习带来便利！
延伸阅读1：GPT-4的应用预测
基于GPT-4现有的特性与功能，我们可以预见它将被广泛应用于以下领域：
一、自然语言处理
GPT-4将会进一步提升自然语言处理技术，例如在问答、文本生成、机器翻译、情感分析、语言模型等方面的应用。
二、语音识别和生成
随着对语音识别和生成技术的需求日益增长，GPT-4可能会进一步应用于语音领域，例如语音识别、语音合成、语音翻译等。
三、智能客服和机器人
GPT-4将会在智能客服和机器人领域有更广泛的应用，例如自动回复、智能问答、人机交互等。
四、人工智能辅助创作
GPT-4将会进一步提升人工智能辅助创作的能力，例如自动文案撰写、自动广告生成、自动代码生成等。
五、增强现实和虚拟现实
GPT-4将会在增强现实和虚拟现实领域应用，例如实时翻译、虚拟人物对话、虚拟导游等。
当然，随着技术的不断迭代与进步，GPT-4将会出现在更多的创新性场景中，并为人类的生活、工作和学习带来全新的变化。
