最近，OpenAI团队推出了新模型GPT-4o mini！那么，生成式AI聊天机器人ChatGPT的网页版、手机应用程序和苹果桌面版该如何使用？只懂中文的人能否使用？免费版是否也能使用GPT-4o？付费版ChatGPT Plus又有哪些额外权益？本文将为您详细解读，并附上完整表格，快速比较ChatGPT各版本的登录、付费与免费权益。
如何登录ChatGPT官网？是否有中文版？
想要使用ChatGPT，只需访问ChatGPT官网，即可开始与ChatGPT对话。
从台湾网域登录，默认界面为繁体中文，用户可以使用繁体或简体中文进行交流，ChatGPT都能理解并作出回应。
OpenAI为了普及AI的愿景，今年四月宣布，即使没有登录OpenAI，也能开始使用。不过，如果注册了邮箱，用户可以记忆对话内容、查找历史记录，并选择个人设置，还可以试用高级功能。
如果您已经创建了OpenAI账号，点击“Login”按钮后，可以使用电子邮件、Google、微软或苹果账号登录；如果还没有账号，点击“Sign up”，按照指示填写资料即可创建新账号。
即使不登录账号，用户也能使用ChatGPT，登录后同样可以免费使用。目前OpenAI并没有暂停免费使用的计划，只是付费用户能够使用更优秀的模型。
值得注意的是，ChatGPT的中文回答速度和内容质量不如英文，但已经能够帮助用户。ChatGPT的简体中文能力优于繁体中文，主要原因在于GPT系列模型的训练数据高度集中于英文，且简体中文数据远多于繁体中文。因此，台湾企业和公部门团队萌生了训练在地版本大语言模型的想法，从保存文化和商业应用角度，探索“台版GPT”的适用场景。
如果在使用ChatGPT时遇到问题，OpenAI设有常见问答页面，列出“什么是ChatGPT”、“ChatGPT如何运作”、“为什么AI看起来如此真实和逼真”、“我能相信AI在告诉我真相吗”等问题。
ChatGPT有App版吗？如何下载和安装？
去年（2023）五月，OpenAI宣布推出ChatGPT的手机应用程序，用户因此可以在手机上使用ChatGPT；今年（2024）六月，进一步开放macOS用户下载电脑版应用程序，无需特别访问ChatGPT网站。
OpenAI在发布手机版本ChatGPT的文章中提到几个要点：
- 它能够在桌面和移动设备之间同步对话记录，提升用户便利性。
- 支持OpenAI开发的语音识别模型Whisper，可以将用户的语音指令转换为文字（speech-to-text），再发送给ChatGPT。
如果用户每月支付20美元的月费，手机应用程序中将享有同等权利，包括使用更先进的模型、更快的对话速度，还能率先体验新功能。应用程序也提供个性化推荐服务，根据个人需求提供旅游计划或食谱建议。
对于Android版用户，OpenAI也提供类似服务，例如同步手机与电脑使用记录，避免出错。
值得一提的是，由于ChatGPT是极度热门的关键词，在网页版的搜索引擎上、在手机的应用程序市场中，输入ChatGPT会看到大量名称中出现Chat、GPT、AI聊天的应用程序，但并非由OpenAI发行。因此，如果想下载官方版本应用程序，一定要确认是否由OpenAI推出，以免下载到仿冒品。
对于电脑版用户，Mac用户可以直接到OpenAI官网下载，但需要将操作系统升级至macOS 14.0及以上版本，否则无法使用。
OpenAI针对电脑使用场景，列出几种应用情境，例如通过快捷键呼叫ChatGPT后，直接用电脑镜头拍照上传，或是截取其他应用程序的使用过程等，也能用语音方式对话。
今年八月，OpenAI更新桌面版本的ChatGPT，新增伴随主程序的窗口（companion window）、增强数据分析能力、改进快捷键（keyboard shortcuts）等。
新模型GPT-4o和GPT-4o mini的使用方法
现在用户只需打开ChatGPT，无论是否付费，登录后默认就是OpenAI新推出的GPT-4o mini与GPT-4o。只是，免费用户在额度用尽后，将从GPT-4o切换回GPT-4o mini。
今年5月，OpenAI向外界展示了GPT-4o模型。与GPT-4 turbo、GPT-4、GPT-3.5相比，它的特点和优势在于能接受多种输入模态、回复速度显著加快，以及处理特定任务的表现变好。
发布GPT-4时，OpenAI主要强调提升回复质量以及模型智能，而五月发布的GPT-4o则更注重商用价值和人类互动的自然性。
从输入模态来看，先前的GPT-4和GPT-3.5已经可以通过语音与ChatGPT互动，GPT-4o则能够处理文字、声音、图像和影像；就回复速度而言，前者的回复延迟时间通常在3到5秒之间，为了改善表现，OpenAI革新了处理语音和转换成文字的流程。
GPT-4o运行时，不再需要将声音转换成文字再生成回复，而是能直接在同一个模型中端到端（end-to-end）地处理文字、影像、图像和声音。因此，那些在原先流程中可能丢失的宝贵信息，例如声音中的语调、背景噪音、多个人的声音等环境中的细节，都能被保留下来。
OpenAI强调，GPT-4o在文字生成、推理以及编写程序能力上，都与GPT-4 Turbo相当，而在多语言支持、声音和视觉功能方面，也树立了新的标准。
就在GPT-4o推出的两个月后，OpenAI在2024年7月发布了小语言模型GPT-4o mini。尽管其参数量并未公开，但从OpenAI使用“小模型”的描述来看，其参数显然不会如前几代旗舰模型那样突破百亿。
为何要推出小模型？其关键意义在于，在能力不显著下降的情况下，以更经济、更迅速的方式完成任务。正如OpenAI在其API说明文件中提到的那样，GPT-4o mini是“可负担且智能的小型（模型）型号，适用于快速且轻量级的任务。”
对比两年前推出、能力较弱但费用相对低廉的text-davinci-003，GPT-4o mini的成本已经下降了99%，而且模型的能力还在不断提升。李开复曾说过，“我认为未来两年会看到（LLM应用）非常剧烈的竞争，因为百分之百确定至少还有两代巨大的模型提升。”每次模型升级，都将推动新的应用发展，同时降低推理成本，而OpenAI无疑是率先降低定价的强势玩家。
ChatGPT的用途
OpenAI在其官网列举了ChatGPT可执行的任务：
- 写作与创意发想：协助撰写文章、提出创意、编辑内容以及探索新思路。
- 会议总结与效率提升：整理会议内容，发掘关键见解，帮助提升工作效率。
- 程序代码处理：生成和除错程序代码，并自动化重复性任务，甚至学习新的API。
- 学习与知识扩展：提供答案给复杂问题，学习新知识，或发展兴趣爱好。
- 数据分析与图表生成：帮助分析数据并快速生成可视化图表。
- 图像互动：上传或拍摄图片，然后向ChatGPT提问或要求分析。
- 自定义工作流程：利用GPT来定制ChatGPT，处理工作、日常任务或寻找灵感。
- 图像创作：根据简单的描述或详细的段落生成相应的图像。
例如，OpenAI表示可以下这些指令：
- 请帮助我学习学测词汇。
- 请测试我对古代文明的了解。
- 请替我写一封关于邀请朋友在婚礼上担任伴郎的简讯。
- 请帮助将对论文的想法转换成大纲。
- 告诉我一个有关罗马帝国的趣味小故事。
- 请给我一些处理孩子艺术作品的创意建议。
ChatGPT入门指令教学：如何翻译和生成图片？
打开ChatGPT界面后，最基础的互动就是像在生活中一样，提出简单、清楚的问题，例如询问ChatGPT，自己应该以工作为重，还是以生活为重？是否有办法取得工作和生活的平衡？
在使用ChatGPT时，如果有特定需求，应该提前说明，例如限制回答字数在150字内、每次引用专家说法时都要完整说明受访者头衔。明确的语调和风格要求对提升回答质量有显著效果，具体范例：“请检查这篇文章后，以条列方式提供可改进的部分和建议，请勿直接给出修改后的版本。”
除了上述指令注意事项，还可以通过几种实用技巧来提升ChatGPT的使用体验。比如，对ChatGPT诉诸情感、使用不同ChatGPT对话窗口交叉检视生成内容质量。如果答案不满意，也可以持续追问。这些方法都能或多或少“逼出”ChatGPT的潜能。
ChatGPT指令进阶：如何更精确地拆解任务？
OpenAI撰写的官方指南中，提供了一些指令撰写的重点提示：
- 下指令时，做到直接、清晰且详细：ChatGPT就像能力优秀但刚进入公司的新员工，提供明确指示，才能让ChatGPT了解用户的期望。
- 设置明确的角色：在指令中指派特定角色，例如“经验丰富的资料科学家”、“财务长”或“企业法律顾问”，引导ChatGPT发挥其专业知识。
- 提供充足的背景信息：让ChatGPT了解任务的目的、目标受众、相关工作流程以及成功完成任务的样貌。
- 使用清晰易懂的语言：避免使用专业术语、行话或模糊的措辞。
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循序渐进说明指示：使用编号清单或项目符号，以确保ChatGPT按照您希望的方式执行任务。
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运用思维链技巧：让ChatGPT能够把复杂任务拆解成子任务。
- 思维链（chain of thought prompting）：主动要求ChatGPT逐步推理，在指令中加入“逐步思考”（Think step-by-step），让其自行分解任务。
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提示链（prompt chaining）：将高度复杂的任务再度拆解为单一任务，确保任务之间的信息能够传递。
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提供多种范例：在指令中提供多个精心设计的范例，让ChatGPT更清楚将要产出什么样形式与风格的内容。
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其他重要技巧：
- 善用长上下文提示：有些任务有大量前置资料，可以利用XML标签标记指令不同段落的意义。
- 要求引用：处理的文件较长时，要求ChatGPT在回复时标明引用的信息来源。
- 测试和迭代：指令并不完美，需不断练习，打磨指令。
ChatGPT的应用商店GPTs如何使用？
OpenAI决定以GPT商店取代外挂，其目的就是想建立以GPT模型为基础的ChatGPT应用程序，来对抗那些拥有生态系统的科技巨头。
想要探索GPT商店，只需点击ChatGPT对话页面左侧的“Explore GPTs”，便能从OpenAI列出的清单中浏览或通过搜索找到符合需求的GPTs。
ChatGPT付费版PLUS、企业版Team与免费版的差异
对于白领用户来说，最关心的无疑是付费带来的权益，而模型版本就是关注重点，因为先进模型的准确率高、回复速度快、出现幻觉的机会较少。
| 权益 | 没登录 | 有登录，没付费 | 有登录，有付费 |
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| 模型选项 | GPT-4o mini | GPT-4o、GPT-4o mini | GPT-4o、GPT-4o mini、GPT-4 |
| 模型额度 | 无限额 | GPT-4o有限额，每三小时发送16则消息，用罄后切换回GPT-4o mini | GPT-4o有限额，每三小时发送80则消息（ChatGPT Plus）或者160则消息（ChatGPT Team），用罄后可选择切回GPT-4o或者GPT-4 |
| 处理数据模态 | 仅文字 | 包含图像在内的多模态；能够生成图像 | 包含图像在内的多模态；能够生成图像 |
| 进阶功能 | 无 | GPT-4o有数据分析、上传文件等进阶功能，有限额 | GPT-4o有数据分析、上传文件等进阶功能，无限额 |
跟个人付费版用户比较，OpenAI表示，Team用户包含ChatGPT Plus的全部功能，且对GPT-4o的进阶功能和生成图像都有更多额度，也能在团队工作空间内建立、分享GPTs，并有团队专用的管理员控制台，且团队数据不会用来训练模型。
如果说ChatGPT Team是针对团队协作，以及小型组织而设，ChatGPT Enterprise则是提供给OpenAI的文件显示，无论是免费版、付费个人、团队或者企业版，都能与ChatGPT互动，同样能保存聊天记录、跨网页和应用程序存取，且倘若模型进步，品质和速度都会提升。
去年，OpenAI通过其官方X账号（前推特）宣布推出ChatGPT的企业版，整理特征如下：
- 企业用户可以无限制地使用GPT-4模型，其速度比网页版快了两倍以上。
- ChatGPT的可读上下文长度（context window）扩大。
- 提供可自定义并适用于企业工作流程的对话模板，确保每个企业都能根据自身需求进行最佳配置。
- 为企业版用户提供免费的API额度，减少成本的一大优势。
- 支持包括Code Interpreter在内的数据分析功能和客制化选项，使得数据处理更加高效和精准。
- OpenAI承诺不利用企业数据训练其模型。
- 企业版ChatGPT通过SOC 2认证，确保了安全性、隐私性和数据保密性。
OpenAI认为，推出企业版ChatGPT是帮助工作者和企业充分利用人工智能的一大步。虽然企业版并没有添加令人惊艳的新功能，但其重点在于打好基础。
然而，OpenAI面临的挑战依然严峻。正如GPT商店需要与拥有完整生态系统的Google和苹果竞争一样，企业版ChatGPT也必须同时应对微软Copilot、Google Duet AI和亚马逊Amazon Q的夹击。
ChatGPT背后的团队：OpenAI是什么组织，谁创立？
OpenAI是一家致力于人工智能（AI）的企业，最初以非营利组织的身份创立。参与这个计划的有特斯拉创办人马斯克（Elon Musk）、PayPal共同创办人提尔（Peter Thiel）、LinkedIn共同创办人霍夫曼（Reid Hoffman），以及从Y Combinator时期便已打响名号的现任执行长奥特曼（Sam Altman）。
这群来自硅谷的创业家和科技爱好者们，合力投资并创办OpenAI的初衷是打造通用人工智能（AGI），在确保安全性的前提下，让ChatGPT这类生成式AI能够对社会带来贡献。
通用人工智能，又称为强人工智能（strong AI），代表接近甚至超越人类能力的人工智能，具备认知能力，能够按照一定的逻辑推理，完成不同类型的任务，甚至拥有自我意识。
不过，目前尚未出现通用人工智能，ChatGPT何时会成为强人工智能，是否会危害人类安全，始终是AI爱好者和开发者的热议话题。
OpenAI并未因此止步。它不断引入外部资金，不仅让微软重金押注，NVIDIA和苹果都有可能成为新一轮的投资者；为了发展技术，OpenAI也挖掘顶尖人才，希望能朝代表终极的大门靠近，最终实现通用人工智能的梦想。
过去几年，OpenAI屡有突破，在文字、视觉和声音上都达到突破，2022年末，ChatGPT面向一般民众后，不仅揭开生成式AI大战，也让AI竞争从幕后走到幕前。
ChatGPT背后大语言模型的原理
根据OpenAI的说明，ChatGPT的训练过程与早期推出的电玩游戏机器人“OpenAI Five”有许多相似之处。它们都运用了人类的反馈增强学习（reinforcement learning）来进行训练。
在训练ChatGPT的过程中，模型训练者同时担任用户和AI助手的角色。这种设计有助于产生初步的对话数据，帮助模型理解基本的对话策略。接着，为了提升机器生成的回答质量，训练者会以用户身份向机器提问，并根据机器的回应提供反馈，从而优化其对话能力并改善回答的准确性和表达方式。
训练过程中，训练者评估模型生成的多个回答，并给予评分，让模型了解哪些回答较好、哪些需要改进。通过这些反馈，模型可以不断调整和优化回答策略，最终提升其对话能力。
