1.1.1 ChatGPT与GPT-4介绍
GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练Transformer模型）是由OpenAI研究团队开发的一种基于Transformer架构的自然语言处理模型。GPT系列模型的发展经历了几个关键版本的演变，下面简要介绍其发展历程。
1）Transformer。在GPT之前，谷歌研究团队于2017年提出了一种名为Transformer的新型深度学习架构。Transformer使用了自注意力（Self-Attention）机制和位置编码（Positional Encoding），摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）结构。由于其并行计算能力和性能优势，Transformer成为NLP领域的一个重要基石。
2）GPT-1。2018年6月，OpenAI团队在Transformer的基础上提出了GPT模型。GPT采用了单向自回归语言模型（Unidirectional Autoregressive Language Model）进行预训练，拥有1.17亿个参数，预训练数据量为5GB，通过自左向右生成式地构建预训练任务，得到一个通用的预训练模型。这个模型可用来做下游任务的微调，可以生成连贯且语法正确的文本。GPT-1的出现引发了NLP领域的预训练模型热潮，它被认为是一种强大的迁移学习方法，但GPT-1使用的模型规模和数据量都比较小，于是GPT-2诞生了。
3）GPT-2。2019年2月，OpenAI发布了第二代GPT模型——GPT-2。GPT-2模型在模型参数、数据集规模和训练方法方面进行了扩展，拥有15亿个参数，预训练数据量为40GB。与GPT-1相比，GPT-2在多个NLP任务上表现出了显著的性能提升。然而，由于其强大的生成能力，担心其可能被滥用，最初OpenAI并未公开完整版的GPT-2模型。
4）GPT-3。2020年5月，OpenAI推出了第三代GPT模型——GPT-3。GPT-3拥有1750亿个参数，预训练数据量为45TB。GPT-3对训练数据进行了扩充，包括更多的书籍、文章和网页内容。GPT-3在各种NLP任务上取得了令人瞩目的成绩，如文本生成、摘要、翻译、问答等。GPT-3的出现进一步推动了NLP领域的发展，引发了关于人工智能和自然语言处理的广泛讨论。
5）GPT-3.5。GPT-3.5是GPT-3的升级版，该模型采用了海量的数据进行训练，在语言理解、生成和推理等方面表现更为出色，能够完成更加复杂的NLP任务。它可以在多个领域发挥作用，如自动写作、内容生成、聊天机器人等。
6）InstructGPT。InstructGPT是GPT模型的一个变体，专门用于执行特定的任务。InstructGPT通过在预训练阶段引入指导性的指令，使模型能够执行特定的任务，如编写代码、回答问题等。它通过引入人类反馈的强化学习（RLHF）等新的训练方式，大幅提升了语言生成能力，并且展现出了思维链和逻辑推理等多种能力。根据OpenAI官网上的说明，InstructGPT包含三种训练方式，分别是有监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）、反馈变得更容易（Feedback Made Easy，FeedME）和基于PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）算法的从人类反馈中进行强化学习。相较于传统的GPT模型，InstructGPT在特定任务上表现更出色，但可能在生成自由文本方面稍逊一筹。
7）GPT-4。GPT-4可以生成、编辑并与用户一起完成创意和技术写作任务，比如创作歌曲、编写剧本或学习用户的写作风格，能够处理超过25 000个词的文本，可以应用于长篇内容创作、延续性对话和文档搜索与分析等场景。GPT-4实现了从大语言模型向多模态模型进化的第一步。
GPT-4是严格意义上的多模态模型，可以支持图像和文字两类信息的同时输入。多模态技术将语言模型的应用拓宽到更多高价值领域，例如多模态人机交互、文档处理和机器人交互技术。GPT-4已在各种专业和学术领域表现出了人类的水平。GPT-4可接受的文字输入长度达到了惊人的32 000字，而GPT-3.5只能接受3000字。在考试能力上，GPT-4司法考试排名前10%，SAT数学考试700分，生物奥林匹克竞赛排名前1%，而GPT-3.5司法考试倒数10%，SAT数学考试590分，生物奥林匹克竞赛排名前69%。
GPT-4的编程能力非常强，从根据指令编写代码到理解现有代码，从编程挑战到现实世界的应用，从低级汇编到高级框架，从简单数据结构到复杂的程序，几乎无所不能。此外，GPT-4还可以对代码的执行进行推理，模拟指令执行的效果，以及检测自己编写的代码的错误，然后进行改进。图1-1展示了GPT系列模型的发展历程。
图1-1 GPT系列模型的发展历程
总结来说，GPT系列模型从Transformer架构发展而来，经过几轮的迭代和优化，提高了模型性能和应用范围。从GPT-1到GPT-4，模型参数、数据集规模和训练方法都得到了显著的扩展，在各种NLP任务上取得了突破性的成果。