GPT-4建立在GPT-3的基础上，提供了更好的理解和生成文本的能力。一个关键的区别是GPT-4增强的上下文理解，使其能够生成更准确和连贯的响应，特别是对于复杂或模棱两可的查询。它通过更大的模型大小、改进的训练技术以及访问更多样化的数据集来实现这一目标。
另一个重要的进步是GPT-4的多模式功能，使其能够处理文本和图像输入。例如，GPT-4可以基于视觉上下文描述图像的内容或回答问题，从而将其适用性扩展到视频分析或文档处理等任务。
由于人类反馈强化学习 (RLHF) 的改进，GPT-4还更好地与人类偏好保持一致。这使其更具道德性，并减少了有害或有偏见的输出。此外，GPT-4在低资源语言和专业领域中展示了改进的性能，使其比它的前身更通用。