从 GPT- 1 到 GPT4 的技术发展过程
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。GPT-1 可以用于生成文本、问答和文本分类等任务。
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。
GPT-3：GPT-3 是 OpenAI 在 2020 年发布的预训练模型 ， 采用了更大的规模和更多的技术创新 ， 包含了 175B 个参数。GPT-3 在生成文本、问答、翻译、摘要和对话等任务上都取得了非常好的表现。
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。在随意谈话中 ，ChatGPT 和 GPT- 4 之间的区别是很微妙的。只有当任务的复杂性达到足够的阈值时 ， 差异就出现了 ，GPT- 4 比 ChatGPT 更可靠、更有创意 ， 并且能够处理更细微的指令。为了了解这两种模型之间的差异 ，OpenAI 在各种基准测试和一些为人类设计的模拟考试上进行了测试 ， 并且取得了非常好的结果。同时 GPT- 4 有很强的多模态能力 ， 可以理解图片。
技术发展特点
模型规模的不断增大 ： 从 GPT-1 的 117M 到 GPT-3 的 175B， 模型规模不断增大 ， 使得模型可以处理更复杂的自然语言任务。
技术创新的不断引入 ：GPT 系列模型在每一代升级中都引入了新的技术创新 ， 如多头注意力机制、动态掩码、递归神经网络和生成器 - 判别器结构等 ， 使得模型性能不断提升。
应用场景的不断扩展 ： 从 GPT-1 的文本生成到 ChatGPT 的对话任务 ，GPT 系列模型在应用场景的不断扩展中 ， 不断拓展了模型的应用范围。
部分关键论文及技术文档 ：
1.Attention Is All You Need （Transformer)
2.BERT Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding（BERT）
3.Improving Language Understanding by Generative Pre-Training（gpt）
4.Language Models are Unsupervised Multitask Learners (gpt2)
5.Language Models are Few-Shot Learners (gpt3)
6.Training language models to follow instructions (Instruct gpt)
7.GPT-4 Technical Report (gpt4)
原文链接：https://blog.csdn.net/hawkman/article/details/130100177
