GPT进化史，从GPT-1到GPT-4

chatgpt2023-06-17 14:46:42186

GPT可以说是横空出世，OpenAI的Generative Pre-trained Transformer（GPT）模型通过引入非常强大的语言模型，在自然语言处理（NLP）领域引起了巨大震动。这些模型可以执行各种NLP任务，如问题解答、文本蕴涵、文本总结等，而无需任何监督训练。

这些语言模型只需要很少或根本不需要示例就可以理解任务并执行与以监督方式训练的最先进模型相当或甚至更好的任务。

GPT-1

GPT-1于2018年发布，是基于Transformer的自回归语言模型。GPT-1采用预训练和微调的策略，在大量文本数据上进行无监督预训练，然后针对特定任务进行有监督微调。尽管GPT-1在自然语言生成和理解任务方面取得了一定的成果，但其模型规模和能力相对有限。

GPT-2

GPT-2于2019年发布，模型规模比GPT-1大了许多，具有15亿个参数。GPT-2在自然语言理解和生成方面取得了显著的进步，实现了多种任务，如机器翻译、摘要生成和问答等。然而，GPT-2也引发了关于生成虚假信息和恶意内容的潜在风险的讨论，因此OpenAI最初并未公开发布完整的GPT-2模型。

GPT-3

GPT-3在2020年发布，是GPT模型的第三代。它的规模更大，拥有1750亿个参数，是当时世界上最大的自然语言处理模型。GPT-3在各种任务上表现出色，例如摘要生成、翻译、问答、编程、诗歌创作等。GPT-3还引入了强化学习，使其在学习过程中能够根据反馈优化自身表现。

GPT-3引入了一种新的训练方法，称为“零次微调”（Zero-shot Learning），这意味着模型无需经过针对特定任务的微调，就可以直接处理多种任务。GPT-3通过在大量无标签文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言模式和知识。

GPT-3.5

GPT-3.5作为GPT-3的升级版本，在模型性能和安全性方面进行了优化。GPT-3.5在模拟律师考试中的得分相较于GPT-3有了显著提升，排名在考生的倒数10%左右。这一进步表明GPT-3.5在特定任务上的表现有了显著改善。与此同时，OpenAI也在GPT-3.5中加强了对生成内容的安全性和可控性，减少了生成恶意信息和虚假内容的风险。

GPT-4

GPT-4于2023年3月14日发布，是OpenAI努力扩展深度学习的最新里程碑。GPT-4是一个大型多模态模型（接受图像和文本输入，发出文本输出），虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类，但在各种专业和学术基准上表现出人类水平的表现。例如，GPT-4通过模拟律师考试，分数在应试者的前10%左右；相比之下，GPT-3.5的得分在倒数10%左右。

OpenAI花了6个月的时间，使用对抗性测试程序和ChatGPT的经验教训迭代调整GPT-4，从而在真实性、可操纵性和拒绝超出护栏方面取得了有史以来最好的结果（尽管远非完美）。