GPT3.5、GPT4、GPT4o的性能对比

news2024/11/15 11:05:58

理论总结

随着版本的升级,模型在参数数量、语言理解能力、生成文本质量、多模态能力、推理能力等方面均有显著提升。GPT-4.0作为最新改进版,提供了最先进的功能和性能。

在这里插入图片描述

实际对比

1.1.GPT3.5

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1.2.GPT4

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1.3.GPT4o

在这里插入图片描述
在语义理解上,无差别。

下面测试下代码能力。
测试问题

我想做一个基于Python的主客观结合赋权的权重测度,假设现在其他方法测度了主观权重和客观权重,现在写一段代码,实现主客观结合的赋权,方法越高级越好。

2.1.GPT3.5

def weighted_average(subjective_weights, objective_weights, subjective_measurements, objective_measurements):
    """
    使用加权平均计算主客观结合的权重测度
    Args:
        subjective_weights (list): 主观权重列表
        objective_weights (list): 客观权重列表
        subjective_measurements (list): 主观权重下的测量值列表
        objective_measurements (list): 客观权重下的测量值列表
    Returns:
        combined_measurements (list): 结合主客观权重后的测量值列表
    """
    combined_measurements = []
    for sub_weight, obj_weight, sub_meas, obj_meas in zip(subjective_weights, objective_weights, subjective_measurements, objective_measurements):
        combined_measurement = sub_weight * sub_meas + obj_weight * obj_meas
        combined_measurements.append(combined_measurement)
    return combined_measurements

def linear_combination(subjective_weights, objective_weights, subjective_measurements, objective_measurements):
    """
    使用线性组合计算主客观结合的权重测度
    Args:
        subjective_weights (list): 主观权重列表
        objective_weights (list): 客观权重列表
        subjective_measurements (list): 主观权重下的测量值列表
        objective_measurements (list): 客观权重下的测量值列表
    Returns:
        combined_measurements (list): 结合主客观权重后的测量值列表
    """
    combined_measurements = []
    for sub_weight, obj_weight, sub_meas, obj_meas in zip(subjective_weights, objective_weights, subjective_measurements, objective_measurements):
        combined_measurement = sub_weight * sub_meas + obj_weight * obj_meas
        combined_measurements.append(combined_measurement)
    return combined_measurements

# 示例数据
subjective_weights = [0.6, 0.4]  # 主观权重
objective_weights = [0.4, 0.6]   # 客观权重
subjective_measurements = [8, 7]  # 主观权重下的测量值
objective_measurements = [6, 9]   # 客观权重下的测量值

# 计算加权平均
combined_measurements_avg = weighted_average(subjective_weights, objective_weights, subjective_measurements

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