说到ChatGPT大家应该都不太陌生，毕竟已经出现很长的时间了，但我想大家对GPT的发展历史还需要一点了解。

     简要介绍一下：GPT-1，GPT-2，GPT-3，ChatGPT，GPT-4

 

      GPT-1：GPT-1 是 OpenAI 在 2018 年发布的第一个基于 Transformer 的预训练模型，采用了单向 Transformer 架构，包含了 12 层和 117M 个参数。从此时起，让NLP进入了预训练大语言模型+finetune的时代。

     这个时候技术不成熟，伴随着缺点：

     需要大量的标注数据，高质量的标注数据往往很难获得，因为在很多任务中，图像的标签并不是唯一的或者实例标签并不存在明确的边界；根据一个任务训练的模型很难泛化到其它任务中，这个模型只能叫做“领域专家”而不是真正的理解了NLP

    GPT-2：GPT-2 是 OpenAI 在 2019 年发布的升级版模型，采用了更多的参数和更深的 Transformer 架构，包含了 1.5B 个参数。GPT-2 在生成文本、问答、翻译和摘要等任务上表现出色。

    较GPT-1相比，他的优点很突出：

    这样训练出来的语言模型，通用性好，覆盖几乎任何领域的内容，这意味着它可以用于任意领域的下游任务，有点像图像领域的Imagenet的意思。 GPT 2.0论文其实更强调训练数据的通用性强这点。 当然，除了量大通用性强外，数据质量也很重要，高质量的数据必然包含更好的语言及人类知识，所以GPT 2.0还做了数据质量筛选，过滤出高质量的网页内容来。

 

     GPT-3：GPT-3 是 OpenAI 在 2020 年发布的预训练模型，GPT-3有8个不同的模型，参数从1.25亿到1750亿不等。最大的GPT-3模型有1750亿参数。这比最大的BERT模型大470倍(3.75亿个参数)。与此同时GPT-3是一种自回归模型，使用仅有解码器的体系结构。使用下一个单词预测目标进行训练

     详细可见OpenAl研究人员发表的论文《Language Models are few Shot Learners》。

     但他也有着缺点：

     得益于庞大的数据集，GPT-3可以完成一些令人感到惊喜的任务，但是GPT-3也不是万能的，对于一些明显不在这个分布或者和这个分布有冲突的任务来说，GPT-3还是无能为力的。 例如通过目前的测试来看，GPT-3还有很多缺点的: 受限于transformer的建模能力，GPT-3并不能保证生成的一篇长文章或者一本书籍的连贯性，存在下文不停重复上文的问题。

     ChatGPT：ChatGPT 是OpenAI在2022年基于 GPT-3 模型的升级版，主要针对对话任务进行了优化，增加了对话历史的输入和输出，以及对话策略的控制。ChatGPT 在对话任务上表现出色，可以与人类进行自然而流畅的对话。

     GPT-4：GPT-4是OpenAI在2023年发布的最新一代模型，是ChatGPT模型的超级进化版本。 与ChatGPT相比，GPT-4的推理能力、复杂问题的理解能力、写代码能力得到了极大的强化，是当前人工智能领域，最有希望实现通用人工智能的大模型。Altman在采访中表示：与流行的看法相反，GPT-4不会比GPT-3大，但会使用更多的计算资源。实现这一点，GPT-4将使用与之前GPT模型不同的方法，包括数据算法和微调，这其中的重点显然是在较小的模型中获得最大的收益。通常认为，一个模型的参数越多，它能实现的任务就越复杂。不过，有越来越多的研究指出，一个模型的有效性可能不一定像人们认为的那样与它的大小相关。

 

GPT的基本原理

     GPT是语言模型的一种形式，它是由OpenAI实验室在2018年提出的。它是基于Transformer架构的预训练语言模型，并且通过处理大量的非标记语料来进行训练。GPT采用了单向的、基于自回归的方式来预测生成下一个单词的概率，也就是说，当输入前面的句子时，GPT可以预测下一个最有可能出现的单词是什么。

     GPT模型的主要组成部分是一个由多个层级堆叠而成的Transformer编码器，与其他基于Transformer的模型一样，它将输入序列转换为隐藏表示，再将其用于下游任务。每个GPT模型都有多个不同的版本，这些版本使用不同数量的层、不同数量的参数来进行训练。

如今作为AI技术领域的代表性产品，ChatGPT的推出和应用对社会产生了广泛的影响。

    2021年3月16日，OpenAI公司CEO山姆·阿尔特曼(Sam Altma)在网上发表了一篇名为《万物摩尔定律》的文章，并在文中以预言式的口吻描绘了人类与人工智能共处的未来世界：在接下来的五年中，会思考的计算机程序将阅读法律文件并提供医疗建议。在接下来的十年中，它们将从事流水线工作，甚至可能成为同伴。在此之后的几十年中，它们将做几乎所有事情，包括做出新的科学发现，从而扩展我们的‘一切’概念。”

　ChatGPT对人类有什么积极的影响呢？

     首先，ChatGPT的发展对于提高人工智能技术的水平产生了积极影响。ChatGPT采用了生成式预训练技术，具有语言理解能力和生成能力，使得聊天机器人更加智能化，更能够满足人们的需求。

    其次，ChatGPT的发展对于提高人们生活质量产生了积极影响。ChatGPT可以作为一款智能助手，为人们提供日常生活中的帮助，比如回答问题、安排日程等。这有助于减轻人们的负担，提高生活质量。

 

           5月10日，NeaChat团队荣幸地宣布,将基于OpenAI ChatGPT最新一代人工智能语言模型GPT-4开发的人工智能对话程序NeaChat向教育行业的从业者开放注册账户免费使用权。此次开放旨在推动教育行业的创新与进步,为教育工作者提供前所未有的便捷和高效教学体验。为了使更多教育工作者受益,NeaChat将分阶段开放注册账户免费使用权。

　　● 第一阶段,针对中小学教师、高中教师(在职),将获得注册账户Pro版本一个月免费使用权,包含GPT-4接口,3小时25次对话信息以及GPT-3.5Turbo无限次对话权限。该阶段将于2023年5月12日开放申请,名额为5000名。

　　● 第二阶段,将针对大学教师以及教育学术研究者开放注册账户GPT-3.5Turbo无限次对话免费使用权。

　　● 第三阶段,将针对其他服务性行业的从业者开放注册账户GPT-3.5Turbo无限次对话免费使用权。

     现在，ChatGpt已经开始初步步入我们生活中，相信在不久的以后，我们能实现如同电影里那般绚丽的科技成果。