相信今天大家都被GPT刷屏了，我可以使用GPT帮我写文章框架，诗歌，作文等等。

 

那么，GPT究竟是什么呢？

ChatGPT全称为“chat Generative Pre-trained Transformer”，翻译成中文就是生成型预训练变换模型，是一种大型语言模型（LLM）。它是OpenAl在2022年11月30日发布研发的聊天机器人程序，可以进行问答，翻译，写代码等等。

ChatGPT和其他AI一样可以和你对话，但是它之所以爆火的原因是，它可以流畅地和我们对话，而且写出的文本质量很高。

作为LLM，ChatGPT基于自然语言处理技术和神经网络模型，学习理解人类语言的语法和语义，并能够生成有逻辑的文本，从而模拟人类对话的过程。

 

GPT的发展

在今年之前，OpenAI 就因推出 GPT系列自然语言处理模型而出名。

从2018年起，OpenAI就开始发布生成式预训练语言模型GPT（Generative Pre-trained Transformer）。

GPT-1：

发布于2018年，采用基于 Transformer 架构的单向语言模型。使用了12层（transformer blocks）的模型和1.17亿个参数（约5GB）。通过无监督预训练来学习语言模型，然后通过有监督微调来适应特定任务。

GPT-2：

在2019年发布，GPT2 模型规模更大，采用了15亿个参数(40G），具有更强大的语言生成能力。

GPT-3：

在2020年发布，模型的参数数量达到了惊人的1750亿个（45TB），可以产生高质量的连贯文本，甚至能够通过几个示例完成多种任务。

GPT-3.5

在2022年11月发布，是ChatGPT的底层模型，参数量级也是千亿级，预训练数据量百T级。产生的文本更接近人类对话与思考方式。

GPT-4

在2023年3月发布，参数量级大概3.5万亿级。可以对文字，图像进行加工。

 

GPT-3.5和GPT-4的区别

同样作为自然语言处理模型。它们都能够处理文本，让计算机更像人类一样理解和生成语言。

GPT-4拥有更多的神经元和参数，这使得它拥有更大的处理复杂任务能力。但是大规模意味着GPT-4需要更多的计算资源和存储空间。

GPT-4的训练数据比GPT-3.5更多。GPT-4使用了大量的网页、书籍、论文等多种类型的文本数据进行训练，使得GPT-4能够更好地理解和生成各种各样的文本。

由于模型规模和训练数据的提升，GPT-4在很多任务上的性能胜过GPT-3.5。GPT-4在处理复杂问题、生成更自然的文本和理解语境方面表现得更好。

GPT-4和GPT-3.5都可以在没有看到类似任务时解决新问题。但是GPT-4在零样本学习方面的性能更好，这意味着它能够更好地泛化到新任务上。

GPT-4比GPT-3.5更擅长纠正输入中的错误，例如拼写错误或语法错误。这使得GPT-4生成的文本更自然、流畅。

与GPT-3.5类似的是，GPT-4也可以通过迁移学习和微调来适应特定任务。这使得GPT-4可以在各种任务上表现得更好，例如情感分析、文本摘要、机器翻译等。

由于GPT-4的规模和复杂性，它的计算需求和能耗相对较高。这会增加部署和运行模型的成本。

目前，升级GPT-4需要收费，20刀一个月，而GPT3.5是免费使用的。

 

总的来说，GPT-4相较于GPT-3.5，优点更多，能够更好地生成内容，但是由于规模问题，GPT-4所需地计算资源更多。在对文本要求不高的情况下，使用GPT3.5也能得到较好的信息。