快速了解 OpenAI 的 GPT-1 到 GPT-4 模型介绍和比较

摘要：OpenAI 通过其 GPT 模型在自然语言处理 (NLP) 方面取得了重大进展。 从 GPT-1 到 GPT-4，这些模型一直处于 AI 生成内容的前沿，从创作散文和诗歌到聊天机器人甚至编写代码。但是每个 GPT 模型有什么区别，对自然语言处理领域有什么影响呢？ 什么是生成式预训练转换器？ 生成式预训练转换器 (GP…

OpenAI通过其 GPT 模型在自然语言处理 (NLP) 方面取得了重大进展。 从 GPT-1 到 GPT-4，这些模型一直处于AI 生成内容的前沿，从创作散文和诗歌到聊天机器人甚至编写代码。但是每个 GPT 模型有什么区别，对自然语言处理领域有什么影响呢？

什么是生成式预训练转换器？

生成式预训练转换器 (GPT) 是一种用于自然语言处理任务的机器学习模型。 这些模型在大量数据（例如书籍和网页）上进行了预训练，以生成上下文相关且语义一致的语言。

OpenAI ChatGPT

简而言之，GPT 是一种计算机程序，无需明确编程即可创建类似人类的文本。 因此，它们可以针对一系列自然语言处理任务进行微调，包括问答、语言翻译和文本摘要。

那么，为什么 GPT 很重要？ GPT 代表了自然语言处理领域的重大突破，使机器能够以前所未有的流畅性和准确性理解和生成语言。 下面，大眼仔汇总整理了四种 GPT 模型，从第一个版本到最新的 GPT-4，并检查它们的性能和局限性。

GPT-1模型

GPT-1 于 2018 年由 OpenAI 发布，作为他们使用 Transformer 架构的语言模型的第一次迭代。 它有 1.17 亿个参数，显着改进了以前最先进的语言模型。

GPT-1 的优势之一是它能够在给出提示或上下文时生成流畅和连贯的语言。 该模型是在两个数据集的组合上训练的：Common Crawl，一个包含数十亿字的网页的海量数据集，以及 BookCorpus 数据集，一个包含 11,000 多本不同类型书籍的集合。 使用这些多样化的数据集使 GPT-1 能够开发强大的语言建模能力。

虽然 GPT-1 是自然语言处理 (NLP) 领域的一项重大成就，但它也有一定的局限性。 例如，该模型容易生成重复文本，尤其是在给出训练数据范围之外的提示时。 它也无法对多轮对话进行推理，也无法追踪文本中的长期依赖关系。 此外，它的衔接和流畅性仅限于较短的文本序列，较长的段落将缺乏衔接。

尽管有这些限制，GPT-1 还是为基于 Transformer 架构的更大、更强大的模型奠定了基础。

GPT-2模型

GPT-2 于 2019 年由 OpenAI 发布，作为 GPT-1 的新版本。 它包含惊人的 15 亿个参数，比 GPT-1 大得多。 该模型是在一个更大、更多样化的数据集上训练的，结合了 Common Crawl 和 WebText。

GPT-2 的优势之一是它能够生成连贯且逼真的文本序列。 此外，它可以生成类似人类的响应，使其成为各种自然语言处理任务（例如内容创建和翻译）的宝贵工具。

然而，GPT-2 并非没有局限性。 它在需要更复杂的推理和对上下文的理解的任务中挣扎。 虽然 GPT-2 在短段落和文本片段方面表现出色，但它无法在较长的段落中保持上下文和连贯性。

这些限制为 GPT 模型的下一次迭代的开发增加了更好的基础。

GPT-3模型

随着 2020 年 GPT-3 的发布，自然语言处理模型实现了指数级飞跃。GPT-3 拥有 1750 亿个参数，比 GPT-1 大 100 多倍，比 GPT-2 大 10 多倍。

GPT-3 在各种数据源上接受过训练，包括 BookCorpus、Common Crawl 和维基百科等。 数据集包含近一万亿个单词，使GPT-3能够对广泛的 NLP 任务生成复杂的响应，甚至无需提供任何先前的示例数据。

GPT-3 相对于之前模型的主要改进之一是它能够生成连贯的文本、编写计算机代码，甚至创造艺术。 与之前的模型不同，GPT-3 理解给定文本的上下文并可以生成适当的响应。 生成听起来自然的文本的能力对聊天机器人、内容创建和语言翻译等应用程序具有巨大的影响。 一个这样的例子是聊天 AI 机器人 ChatGPT，它几乎在一夜之间从默默无闻到名声大噪。

虽然 GPT-3 可以做一些不可思议的事情，但它仍然存在缺陷。 例如，模型可能会返回有偏见、不准确或不适当的响应。 出现这个问题是因为 GPT-3 是在大量文本上训练的，这些文本可能包含有偏见和不准确的信息。 在某些情况下，模型会生成与提示完全不相关的文本，这表明该模型仍然难以理解上下文和背景知识。

GPT-3 的功能也引发了人们对这种强大语言模型的伦理影响和潜在滥用的担忧。 专家担心该模型可能被用于恶意目的，例如生成假新闻、网络钓鱼电子邮件和恶意软件。 事实上，我们已经看到犯罪分子使用 ChatGPT 创建恶意软件。

在正式推出 GPT-4 之前，OpenAI 还发布了 GPT-3 的改进版本 GPT-3.5。

GPT-4模型

GPT-4 是 GPT 系列中的最新版本，于 2023 年 3 月 14 日推出。与之前的型号 GPT-3 相比已经有了很大的进步，后者已经令人印象深刻。 虽然该模型的训练数据和架构的细节尚未正式公布，但它肯定建立在 GPT-3 的优势之上并克服了它的一些局限性。

GPT-4 专供 ChatGPT Plus 用户使用，但有使用限制。 您还可以通过加入 GPT-4 API 候补名单来访问它，由于申请量很大，这可能需要一些时间。 但是，使用 GPT-4 的最简单方法是使用 Microsoft Bing Chat。 它是完全免费的，无需加入候补名单。

GPT-4 的一个突出特点是它的多模态能力。 这意味着模型现在可以接受图像作为输入并像文本提示一样理解它。 例如，在 GPT-4 发布直播期间，一位 OpenAI 工程师向模型提供了一张手绘网站模型的图像，该模型出人意料地提供了该网站的工作代码。

该模型还可以更好地理解复杂的提示，并在多个专业和传统基准测试中展现出人类水平的表现。 此外，它具有更大的上下文窗口和上下文大小，这是指模型在聊天会话期间可以保留在其内存中的数据。

GPT-4 正在突破目前 AI 工具所能达到的极限，它可能会在广泛的行业中得到应用。 然而，与任何强大的技术一样，人们担心这种强大工具的潜在滥用和道德影响。

GPT 语言模型之旅

GPT 模型彻底改变了人工智能领域，开辟了一个充满可能性的新世界。 此外，这些模型的规模、能力和复杂性使它们在广泛的应用程序中非常有用。

然而，与任何技术一样，需要考虑潜在的风险和限制。 这些模型生成高度逼真的文本和工作代码的能力引发了对潜在滥用的担忧，特别是在恶意软件创建和虚假信息等领域。

尽管如此，随着 GPT 模型的发展和变得更容易获得，它们将在塑造 AI 和 NLP 的未来方面发挥重要作用。