1.1.2　从GPT-1到GPT-4，ChatGPT的前世今生

ChatGPT的出现和发展离不开GPT系列大模型的支持。GPT全称为Generative Pre-Trained Transformer（预训练生成式转换器），是一种生成式预训练Transfomer模型。从初代版本的GPT-1到GPT-4，GPT系列大模型的性能和能力持续迭代，ChatGPT在这一发展过程中出现并不断进化。

1．GPT-1

2018年6月，OpenAI发布GPT系列大模型的初代版本GPT-1。GPT-1在训练过程中依赖数据标注以及模型微调，语言泛化能力不足。GPT-1并不是一种通用语言模型，更像一种处理特定语言任务的专用模型。

GPT-1的模型训练分为两个阶段。首先，通过无监督学习进行预训练，生成语言模型。其次，根据问答、自然语言推理等特定任务的要求，对模型进行微调。GPT-1在处理多种语言任务方面有不错的表现，在问答、自然语言推理等方面超越了之前的语言模型，可以根据提示或上下文生成流畅的回答。但是，GPT-1在生成文本方面存在局限性，如容易生成重复性文本、无法对多轮对话进行推理等。

2．GPT-2

GPT-2于2019年2月发布。相较于GPT-1，GPT-2是一个泛化能力更强的语言模型，具有一定的通用性。GPT-2的通用性体现在可以应用到多种任务场景中，且不需要经过专门的训练。相较于GPT-1，GPT-2可以通过对大规模数据的预训练，具备解决多种语言任务的能力。

GPT-2能够生成连贯且自然的文本，但在复杂的文本推理、上下文理解等方面存在缺陷，难以在较长的文本输出中实现上下文连贯。

3．GPT-3

GPT-3于2020年5月发布。GPT-3在训练过程中引入了in-Context Learning（上下文学习），即在训练模型时，在输入的文本中加入多个示例，引导模型输出相关内容。in-Context Learning包括三种学习模式，分别是零样本学习、单样本学习和少样本学习。其中零样本学习指的是没有示例，只给出提示；单样本学习指的是只给出一个示例；少样本学习指的是给出多个示例。in-Context Learning的优势在于，可以让模型从示例中进行学习，无须进行模型微调和数据标注，降低模型训练成本。

GPT-1的参数为1.17亿个，GPT-2的参数为15亿个，GPT-3的参数量有了显著提升，高达1750亿个，是一个规模超大的语言模型。在机器翻译、智能问答等自然语言处理任务中，GPT-3都有出色的表现。同时，在海量参数的支持下，GPT-3能够完成更加复杂的任务，如生成新闻报道、生成代码等。

GPT-3功能强大，但存在滥用的风险，一些不法分子可能会基于GPT-3生成虚假新闻、恶意软件等。

4．GPT-4

2023年3月，OpenAI发布了GPT系列大模型的新版本GPT-4。相较于之前的版本，GPT-4在各项能力上有了质的突破。除了文本生成能力、对话能力等大幅提升外，GPT-4还迈出了从大语言模型向多模态模型转变的第一步。除了文本输入外，GPT-4还支持图像输入，可以实现图像优化、图像转文字等。

在图像识别和理解方面，GPT-4可以实现图像输入，理解图像内容并生成相关分析。例如，GPT-4可以根据一张草图，生成一个完整的网站；可以根据食品照片，分析出其制作过程；可以根据植物照片，分析植物的病症等。

在内容生成方面，GPT-4可以生成歌曲、绘画作品、剧本、营销文案等，内容更加专业。在内容创作过程中，GPT-4能够模仿不同用户的创作风格，满足用户的个性化需求。

GPT-4的推理能力也有了大幅提升，在各种专业考试中展现出了与人类相当的推理水平。例如，GPT-4通过了美国律师资格考试，得分超过90%的考生。

此外，GPT-4接受了大量恶意提示的训练，具有更强的内容辨别能力，在内容真实性、风险可控性方面有了一定的进步。

回顾GPT系列模型的发展历程，从GPT-1到GPT-4，GPT系列模型的性能实现了质的飞跃。ChatGPT在GPT系列模型发展的过程中应运而生。初代ChatGPT搭载的是GPT-3.5模型，可以完成智能对话、文本内容生成、图片内容生成等多种任务，但推理能力和智能性有待提升。而在GPT-4模型出现之后，ChatGPT在内容创作、图像理解、逻辑推理等方面的能力都实现了飞跃，这为ChatGPT的广泛应用奠定了坚实的基础。