1.4 GPT简述
ChatGPT的发展史不仅代表了人工智能技术的发展，也代表了整个科技领域的进步，是产学研各界的科学家、工程师不断努力共同树立的一座丰碑。从算法侧描述ChatGPT的发展史，如图1.12所示，从1950年基于规则的第一代AI应用，到后面从机器学习逐渐演变到对不同种类深度学习模型的不断探索，直到2017年Transformer架构的发表，深度学习领域的模型才开始逐渐趋于统一。现在，基于Transformer的两种重要模型：GPT和BERT，也都经历了长足的发展。
图1.12 算法侧ChatGPT的发展史
GPT系列模型经历了1代、2代、3代、3.5代，到现在是GPT-4，下面分别详细阐述。
（1）GPT-1：GPT系列的第一个模型于2018年发布。GPT-1采用了Transformer架构，是单向（Unidirectional）语言模型。它使用了1.17亿个参数，可以生成较为连贯的自然语言文本，但在长文本和复杂任务中表现有限。它开创了能够训练没有标注的网页文本数据的先驱。
（2）GPT-2：GPT-2于2019年发布，采用了和GPT-1相同的基本架构，但参数量增加至15亿个，扩大了训练数据集的规模。这使得GPT-2在生成文本、文本摘要、机器翻译等任务中表现更为卓越。同时，在某些情况下，GPT-2可能会生成偏颇或不真实的信息。
（3）GPT-3：GPT-3于2020年发布，在架构上基本延续了GPT-2的设计，但参数量大幅提升至1750亿个。同时，它使用了更大的训练数据集，具备卓越的生成能力和泛化能力。GPT-3在多种任务上表现出色，如问答、摘要、翻译、代码生成等。然而，模型庞大的参数量也使得部署和运行成本较高。
经过了多代的发展与迭代，基于GPT-3.5的ChatGPT终于迎来了爆火，开启了AI新纪元。相较于GPT-3，ChatGPT具有以下几个主要优点。
（1）更强大的模型：ChatGPT采用了更大的模型和更多的训练数据，这意味着它可以更好地理解输入，生成更准确和更高质量的回答。
（2）更精细的调优：ChatGPT进行了更多的针对性调优，使其更适合解决各种实际应用场景中的问题，从而更有效地满足用户需求，提供更优秀的用户体验。
（3）更好的上下文理解：ChatGPT对上下文的理解能力得到了显著的提高，可以更准确地跟踪对话的进展并做出合适的回应。
（4）持续更新和改进：作为一款持续更新和改进的产品，ChatGPT在不断地学习、适应新的知识和场景，以便更好地满足用户的需求。
（5）广泛的应用场景：ChatGPT可以应用于各种场景，如客户服务、教育、创意写作、知识问答等，能够为不同领域的用户提供有价值的帮助。
（6）开发者友好：ChatGPT提供了API和工具，使得开发者可以轻松地将其集成到各种应用中，从而创造出更多有趣、实用的产品和服务。
正是因为这些优点，ChatGPT在功能、性能和应用范围等方面都超越了GPT-3，实现了“听得懂、答得好”，进而受到了更广泛的关注和欢迎。
GPT-4在GPT-3.5的基础上有了进一步提升，在很多任务上的性能优于GPT-3.5，包括处理复杂问题、生成自然文本和理解语境等方面，可以参考图1.13中OpenAI公司官方提供的考试成绩对比。对比GPT-3.5，GPT-4的主要提升如下：
（1）模型规模：规模更大，拥有比GPT-3.5更多的参数，从而具备更强大的处理能力。
（2）训练数据：使用了更丰富的训练数据，使其具备更广泛的知识。
（3）零样本学习：在零样本学习方面的性能更优，意味着它能更好地泛化到新任务。零样本学习指让模型只根据任务描述完成任务，使用者不给模型提供任何示例。
（4）容错性：更擅长纠正输入中的错误，使生成的文本更自然、流畅。
（5）多模态任务、生成控制、强化学习、安全性和可靠性、对话能力等方面也有所改进。
图1.13 GPT-3.5与GPT-4考试成绩对比
在认识以ChatGPT为代表的大语言模型强大能力的同时，也要知道其现有的不足。无论是基于GPT-3.5还是GPT-4，ChatGPT仍有三大类问题：
（1）回答的内容有真有假。
（2）不是实时内容。
（3）复杂任务处理能力有待提升。
第1类问题，是大家经常碰到的，比如，让ChatGPT简述一个胡编乱造的情节，它竟然煞有介事地编出一大段，如图1.14所示。
图1.14 ChatGPT生成的虚假信息
第二类问题不是实时内容，这是一个既定事实，因为ChatGPT和GPT-4的训练数据截止于2021年9月前，所以不能查询实时信息，缺乏时效性。
第三类问题，对于比如写复杂代码、理解长篇连贯文本等复杂任务，ChatGPT仍不能有效地处理，包括在各个细分领域的垂直应用也都尚未涉及。