我国AI语言模型与GPT4有哪些差距?客观来说，中国的AI大模型研究水平已经相当高，但与GPT还是有不小的差距，其差距主要表现在以下几个方面。

　　1.训练数据量：GPT-4的训练数据量达到了10万亿个单词，而国内最大的预训练语言模型数据集只有数百亿个单词。这使得GPT-4在训练过程中能够获取更广泛和多样化的信息，而国内AI工具在处理大量数据方面存在一定限制。

　　2.训练算力：GPT-4的训练算力可能达到目前最强的计算机集群，这使得它在处理大量数据和进行复杂计算方面具有优势。相比之下，国内大型预训练语言模型在计算能力方面可能受到一定限制。

　　3.技术积累：GPT-4是OpenAI等国际先进科技公司在大型预训练语言模型方面进行多年研究的产物，涉及到了自然语言处理、深度学习等多个前沿技术领域。相比之下，国内大型预训练语言模型的技术积累可能相对有限。

　　4.数据源多样性：GPT-4可以从更多的多样化数据源中获取信息，包括从音频、视频等多种不同形式的数据中学习知识。目前，国内大型预训练语言模型仍然主要基于文本数据训练，因此在数据源多样性方面存在差距。

　　总的来说，我国AI语言模型与国外GPT-4在训练数据量、训练算力、技术积累和数据源多样性等方面存在明显的差距。但随着国内AI技术的不断发展，相信这些差距会逐渐缩小。