从GPT-1到GPT-4：对OpenAI不断演进的语言模型进行全面分析和比较
GPT-1到GPT-4：OpenAI语言模型的全面分析和比较
OpenAI提供了广泛的模型选择，每个模型都有自己的特点和成本结构，以满足各种应用的需求。模型定期更新以反映技术的最新进展。用户还可以调整模型以使其更好地适应他们的需求。OpenAI的GPT模型推动了重大的自然语言处理（NLP）进展。
简单来说，GPT是什么？
一种用于NLP应用的机器学习模型是生成式预训练变压器（GPT）。这些模型在大量信息（如书籍和网站）上进行预训练，以产生自然、结构良好的文本。
更简单地说，GPT是计算机程序，可以生成看起来和读起来像人类写的文本，但并非设计用于此目的。这使得它们在NLP应用（如问答、翻译和文本摘要）中具有可塑性。就自然语言处理而言，GPT是一个重大的进步，因为它们使机器能够理解和生成具有无与伦比的流畅度和准确性的语言。下面讨论了从最初的GPT到最新的GPT-4的四个GPT模型，以及它们的优点和缺点。
GPT-1
2018年，OpenAI推出了GPT-1，这是基于Transformer架构构建的语言模型的第一个版本。它的1.17亿个参数是当时最先进的语言模型的巨大飞跃。
GPT-1能够以自然、可理解的语言回应提示或上下文，这是它的众多能力之一。使用了Common Crawl（一个包含数十亿个单词的庞大网页数据集）和BookCorpus数据集（包含超过11,000本涵盖各种主题的书籍）来训练模型。在这些多样的数据集的帮助下，GPT-1能够磨练其语言建模技能。
GPT-2
OpenAI于2019年发布了GPT-2，以取代GPT-1。它比GPT-1大得多，有15亿个参数。通过将Common Crawl与WebText融合，使用了一个更大、更多样的数据集来训练模型。
GPT-2的优势之一是其构建逻辑和合理文本序列的能力。它模仿人类反应的能力也使其成为自然语言处理中各种应用的有用资源，包括内容生成和翻译。
然而，GPT-2也有一些缺点。复杂的推理和上下文理解对它来说需要很多工作。尽管在较短的文本上表现出色，但在保持较长段落的连贯性和上下文方面，GPT-2却遇到了困难。
GPT-3
2020年发布的GPT-3为自然语言处理模型的发展带来了指数级的增长。GPT-3的规模达到了1750亿个参数，是GPT-2的十倍以上，是GPT-1的百倍以上。
BookCorpus、Common Crawl和维基百科只是用于训练GPT-3的几个数据源。GPT-3可以在各种NLP任务上产生高质量的结果，涵盖了数据集中大约一万亿个单词的内容，几乎没有训练数据。
GPT-3在撰写有意义的散文、编写计算机代码和创作艺术方面取得了重大进展，这是早期模型无法比拟的。与其前身不同，GPT-3能够理解文本的上下文并提供相关的回应。聊天机器人、原创内容生成和语言翻译只是许多可能极大受益于生成自然文本能力的应用之一。
鉴于GPT-3的强大功能，还对这种强大语言模型的伦理影响和潜在滥用的担忧也引起了关注。许多专业人士担心该模型可能被滥用来创建有害内容，如恶作剧、钓鱼邮件和病毒。犯罪分子一直在使用ChatGPT开发恶意软件。
GPT-4
第四代GPT于2023年3月14日发布。它是对GPT-3的巨大改进，而GPT-3本身就是革命性的。尽管该模型的架构和训练数据尚未公开，但可以明确的是，它在关键方面改进了GPT-3，并解决了前一版本的一些缺点。
ChatGPT Plus的订阅用户可以无限制地访问GPT-4，但时间有限。加入GPT-4 API等待列表是另一个选择，尽管在获取访问权限之前可能需要一段时间。然而，Microsoft Bing Chat是访问GPT-4的最快通道。参与其中无需付费或等待。
GPT-4具备多种模式功能，这是其定义性特征之一。它可以将图片作为输入，并像对待文本提示一样处理。
OpenAI中的建模
OpenAI的GPT-3模型是一套用于理解和生成自然语言的AI系统。尽管更先进的GPT-3.5代模型已经取代了这些模型，但原始的GPT-3基础模型（达芬奇、居里、艾达和巴贝奇）仍可供定制。由于各自的优点，每个模型最适合一定范围的应用。
- 达芬奇是GPT-3家族中最先进的模型，可以执行任何其他模型可以执行的任务。它专为需要深入理解上下文和复杂性的复杂工作而构建。但与其他模型不同，这种强大能力的计算成本更高。
- 居里：该模型与达芬奇具有相同的高级功能，但价格较低，运行速度显著更高。它是许多任务的理想选择，因为它在功能和效率之间找到了一个平衡点。
- 艾达：艾达是为基础编程任务而创建的。它是GPT-3模型中最经济且最快速的模型。如果任务不需要广泛的上下文专业知识，艾达是一种具有成本效益的选择。
对于简单的任务，巴贝奇可以胜任。它的速度和价格都非常快捷，就像艾达一样。在强调速度和效率优先于深入理解的任务中，它表现出色。
这些模型是在2019年10月之前的数据上进行训练的，其最大标记容量为2,049。任务的复杂性、期望的输出质量和可用的计算资源都会影响选择使用哪个模型。
那么为什么我们需要这么多变种呢？
一组模型使我们能够满足不同客户和场景的需求。使用比所需更强大的模型可能会产生不必要的计算成本，并非所有活动都需要最高容量级别。OpenAI向其客户提供多种模型，每个模型都有其自身的优点和缺点，以及其价格标签。
数据的利用和存储
数据隐私对OpenAI非常重要。除非用户选择加入，否则OpenAI API将不再使用用户数据进行模型训练或改进，自2023年3月1日起生效。除非法律要求保留，API数据最迟将在30天后被删除。对于使用特别敏感应用程序的高信任消费者来说，零数据保留可能是一个选择。
OpenAI的现有模型
OpenAI的模型多种多样，每个模型都是为特定目的而构建的。以下简要描述了其中一些模型。
- GPT-4有限测试版是GPT-3.5系列的增强版本，可以读写计算机代码和普通语言。它目前仍处于测试阶段，只有选定用户可以访问。
- GPT-3.5系列模型可以用自然语言解释和生成代码。其中，get-3.5-turbo是该系列中最强大且性价比最高的成员，它在对话中表现出色，同时在更传统的任务上表现也很好。
- DALLE Beta：该方法将视觉创造力与语言理解相结合，以应对自然语言挑战来开发和编辑图形。
- Whisper 是一个测试版语音识别模型，可以将口语转录为书面语。由于在大规模和多样化的数据集上进行训练，它可以实现多语言语音识别、翻译和识别。
- 嵌入模型将文本转化为数字表示，以执行搜索、聚类、推荐、异常检测和分类等任务。通过这种模型的帮助，可以保持安全和礼貌的环境，因为模型经过训练可以识别潜在问题文本。
- GPT-3：这一系列模型既能理解自然语言，也能生成自然语言。尽管更强大的GPT-3.5版本已经取代了原始的GPT-3基础模型，但它们仍可供定制。
OpenAI承诺定期更新其模型。最近一些模型，如gpt-3.5-turbo，已经有了持续的更新。一旦发布了一个模型的新版本，之前的版本将至少得到三个月的支持，以适应希望保持稳定性的开发者。OpenAI是一个多功能的平台，因为它拥有广泛的模型库、定期更新以及对数据保护的重视。OpenAI提供了一个可以检测敏感信息、将音频转换为文本并生成自然语言的模型。
