一、GPT简介
首先，GPT 是由 OpenAI 开发的自然语言处理（NLP）模型，基于 GPT-3 及之后的架构，并专门优化了与人类用户的交互对话。我们可以将其分解为：
GPT：代表 “Generative Pre-trained Transformer”，即模型的核心架构。
- G（Generative）：生成式，表示模型能生成新内容，如文本、答案等。
- P（Pre-trained）：预训练，意味着模型在大量文本数据上进行了预训练，能理解和生成自然语言。
- T（Transformer）：转换器，一种用于自然语言处理任务的神经网络架构。它在2017年的一篇论文中被提出，被OpenAI应用于GPT模型。该架构具有强大的并行处理和注意力机制。
综上，GPT 是一个生成式预训练转换器模型，经过优化实现与人对话。目前，谷歌的BERT模型也使用了Transformer架构，这是当前NLP领域最主流的模型架构，也是大型模型训练的基础。
二、GPT模型的发展历程
GPT模型自2018年问世以来，参数规模不断扩大。最新的GPT-4比第一代参数量提升了近4000倍（1.2亿vs5000亿），这使得GPT模型的能力显著提升。现在的成果让研究人员惊艳，有点像大脑中神经元数量增加后，某种智能和意识涌现出来。作为参照，人类大脑的神经元突触连接数量约为100万亿-1000万亿，老鼠约为450亿-600亿，狗大约是10万亿。
- GPT：于2018年6月发布，是OpenAI基于Transformer架构的首个模型，采用生成式和预训练方法。它在自然语言理解和生成任务上取得了显著成功。
- GPT-2：于2019年2月发布，模型参数从上一代的1.2亿增长到了15亿。这使得GPT-2在多种NLP任务上取得显著性能提升，如阅读理解、机器翻译和摘要生成等。
- GPT-3：于2020年6月发布，第三个版本，拥有超过1750亿参数，比第一代提高了1000倍。此时，GPT模型在各种自然语言处理任务上表现已表现出色，并能生成极具说服力的文本。GPT-3的一个重要特点是它能在没有显式微调的情况下，通过调整输入和输出格式实现零样本学习（zero-shot learning）和少样本学习（few-shot learning）。正因如此，GPT具备了从零开始与人进行对话的能力，第一个版本的ChatGPT就是基于GPT-3。
- GPT-3.5：于2022年11月发布，是GPT-3的改进版本，模型参数规模达到了2000亿。这个版本的GPT使用了强化学习从人类反馈中学习（RLHF），在各种自然语言处理任务上都有所提升，特别是在对话方面，它能生成更自然、更流畅、更有趣的文本。
- GPT-4：于2023年2月发布，是目前最先进的自然语言生成模型，拥有超过5000亿参数。这个版本的GPT最核心的新增能力是支持多模态输入和输出（如图像、音频、视频等），这是个革命性的变化，相当于经过改造，GPT能「听见」和「看见」现实世界。
总结一下，GPT模型从第一代到现在的GPT-4，经历了多次升级，参数规模不断扩大。这使得GPT模型的能力得到显著提升，能应对更多复杂的自然语言处理任务，为人们提供更智能、更自然的交互体验。
三、GPT的应用场景简述
事实上，其实任何与「语义理解」和「语言生成」有关的所有事情都能靠GPT得到很大程度的解决：
「语义理解」：比如最简单的翻译（需要理解词语的意思），智能客服（需要理解客户的请求），文章总结，会议纪要等等；
「语言生成」：这是指你的结果是需要它帮你生成一段文字或代码，这方面它能处理得很好，比如回答问题，撰写文章，写一个网页的代码等等。
不过像我们前面的GPT-4有多模态的能力，他还能理解和生成视频、图片、音频等，这本质上也是因为这些内容在计算机存储的时候就是0和1，所以他是能把这些内容解构为类似语言的东西实现对应能力的。OpenAI官网上也提供了一些他们能做什么的参考，可以看看。
