GPT-4 在三个关键领域改进了 GPT-3：模型架构、复杂任务上的性能和安全控制。虽然 GPT-3 在当时是一项突破，但 GPT-4 通过技术改进解决了它的许多局限性，从而为构建应用程序的开发人员提供更可靠和高效的输出。
首先，GPT-4 使用了更先进的架构。 虽然 GPT-3 依赖于密集的 1750 亿参数模型，但 GPT-4 采用了混合专家 (MoE) 设计。 这使得它能够根据输入动态激活其参数的子集，从而平衡计算效率和性能。 例如，GPT-4 可以处理更长的上下文——高达 128,000 个 token，而 GPT-3 为 4,000 个——而不会成比例地增加资源使用量。 这使得它更适合分析大型代码库或生成详细文档等任务。 由于改进的训练数据过滤和微调过程，开发人员还会注意到“幻觉”（不正确或无意义的输出）减少了。
其次，GPT-4 展示了更强的推理和问题解决能力。 它在涉及逻辑、数学和编码的基准测试中表现更好。 例如，在像 HumanEval（Python 编码评估）这样的测试中，GPT-4 的得分几乎是 GPT-3 的两倍。 这转化为更准确的代码建议、更少的语法错误以及遵循多步骤指令的能力（例如，“生成一个 REST API 端点，该端点验证用户输入并连接到 PostgreSQL”）。 该模型还通过提出澄清问题更有效地处理模糊查询，开发人员可以利用该功能来构建更直观的用户交互。
最后，GPT-4 结合了增强的安全措施。 与通常需要手动内容过滤的 GPT-3 不同，GPT-4 的 API 包含内置的审核工具，可减少有害或有偏差的输出。 例如，在总结敏感文本时，它不太可能生成恶意代码片段或违反内容策略。 开发人员还可以使用系统级提示（例如，“始终以 JSON 格式响应”）设置更严格的输出边界，从而减少意外行为。 这些改进使 GPT-4 对于生产用例来说更安全，同时保持了技术用户的灵活性。 结合其扩展的上下文窗口和效率提升，GPT-4 为构建可扩展的 AI 应用程序提供了更强大的基础。