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生成式预训练变换器（GPT）模型在人工智能领域掀起了波澜。与现有的神经网络架构相比，这些语言处理模型具有更高的性能和前所未有的规模，彻底改变了基于自然语言的人工智能。
生成式预训练变换器 3（GPT-3）和生成式预训练变换器 4（GPT-4）是开发和改进人工智能（AI）的两种最新工具。GPT-3 已于 2020 年 5 月发布，其后续产品 GPT-4 预计将于 2023 年初向公众推出。这两个 GPT 都将提供先进的自然语言处理能力，但两者之间存在一些显著差异。
什么是 GPT？
生成式预训练转换器（GPT）是一种复杂的神经网络架构，用于训练大型语言模型（LLM）。它利用大量公开的互联网文本来模拟人类交流。
GPT 语言模型可用于提供处理复杂通信任务的人工智能解决方案。借助基于 GPT 的语言模型，计算机能够处理文本摘要、机器翻译、分类和代码生成等操作。GPT 还可以创建会话式人工智能，能够回答问题并就模型所接触的信息提供有价值的见解。
GPT 是一种纯文本模型。只专注于文本的生成，可以让人工智能不受干扰，更有效地浏览和分析文本。虽然 GPT-3 是一个纯文本模型，但我们还不知道 GPT-4 是否会继续朝着这个方向发展，还是会成为一个多模式神经网络。
为什么 GPT 如此重要？
GPT 是人工智能生成文本内容方式的一次革命。GPT 模型的学习参数多达数千亿个，智能程度令人难以置信，与之前所有版本的语言模型相比具有相当大的优势。
GPT 的用途
GPT 可广泛应用于各种应用，如
- 内容创建：从 18 世纪的诗歌到 SQL 查询，GPT 模型可以输入任何类型的提示，并开始生成连贯、类似人类的文本结果。
- 文本摘要：GPT-4 能够生成流畅的类人文本，因此能够重新解读任何类型的文本文档，并利用其生成流畅的类人文本的能力形成直观的摘要。这对于浓缩大量数据以更有效地收集和分析信息非常有用。
- 回答问题：GPT 软件的主要功能之一是理解语音，包括问题。此外，它还能根据用户的需求提供准确的答案或详细的解释。这意味着，通过 GPT-4 解决方案，客户服务和技术支持功能可以得到极大改善。
- 机器翻译：由 GPT 驱动的软件可即时、准确地完成语言翻译任务。通过在已翻译材料的大型数据集上训练人工智能，可以提高其准确性和流畅性。事实上，GPT 不仅能将一种语言翻译成另一种语言。GPT 人工智能模型甚至可以将法律语言转化为简单的自然语言。
- 人工智能助力安全：由于 GPT AI 具备文本识别能力，因此可用于识别任何形式的语言。这种能力可用于识别和标记某些类型的通信，从而更有效地识别和处理有毒的互联网内容。
- 人工智能对话：使用 GPT 软件开发的聊天机器人技术可以变得异常智能。这样就可以创建机器学习虚拟助手，能够帮助专业人员完成不同行业的任务。例如，医疗保健行业的对话式人工智能可用于分析病人数据，提出诊断和治疗方案。
- 应用程序创建： 类似于 GPT 的人工智能模型或许能够在极少的人类反馈下创建应用程序和布局工具。随着它们的不断改进，它们有可能只需描述想要实现的目标，就能创建更多涉及创建插件和其他类型软件的代码。
GPT-3 和 GPT-4 有什么区别？
与 GPT-3 相比，GPT-4 在性能上有了巨大的飞跃，包括在模仿人类行为和速度模式生成文本方面的改进。
GPT-4 能够以更加灵活和适应性更强的方式处理语言翻译、文本摘要和其他任务。通过它训练的软件将能更准确地推断用户的意图，即使在人为错误干扰指令的情况下也是如此。
更小的功率
据推测，GPT-4 只比 GPT-3 稍大一些。较新的模型通过更多地依赖机器学习参数而不是尺寸，消除了 "只有变大才能变得更好 "的误解。虽然它仍将比大多数上一代神经网络更大，但其大小与性能的关系并不那么密切。
一些最新的语言软件解决方案采用了密度极高的模型，其大小是 GPT-3 的三倍多。然而，规模本身并不一定意味着更高的性能水平。相反，较小的模型似乎是训练数字智能的最有效方式。许多公司正在向小型系统转变，并从中受益。它们不仅提高了性能，还降低了计算成本、碳足迹和进入门槛。
优化的革命
语言模型的最大弊端之一是其训练所需的资源。公司往往决定以较低的价格换取准确性，导致人工智能模型明显优化不足。通常情况下，人工智能只教一次，这使其无法获得学习率、批量大小和序列长度等特征的最佳超参数集。
长期以来，人们一直认为模型性能主要受模型大小的影响。这导致包括谷歌、微软和 Facebook 在内的许多大公司花费大量资金构建最大的系统。然而，这种方法并没有考虑到模型的数据量。
最近，超参数调整被证明是提高性能的最重要驱动力之一。然而，这对于大型模型来说是不可能实现的。新的参数化模型可以在较小的规模上以很小的成本进行训练，然后将超参数转移到更大的系统中，几乎不需要任何成本。
因此，GPT-4 不需要比 GPT-3 大很多就能变得更强大。GPT-4 的优化是基于改进模型大小以外的其他变量，例如更高质量的数据，不过在发布之前我们还无法了解其全貌。经过微调的 GPT-4 能够使用正确的超参数集、最优的模型大小和精确的参数数量，在所有基准测试中都能取得惊人的进展。
这对语言建模意味着什么？
GPT-4 是自然语言处理技术领域的一次巨大飞跃。它有可能成为任何需要生成文本的人的宝贵工具。
GPT-4 的重点是提供更强大的功能和更有效的资源利用。它不依赖于大型模型，而是对小型模型进行优化，使其发挥最大作用。通过足够的优化，小型模型可以赶上甚至超过大型模型。此外，采用更小的模型还能创造出更具成本效益和更环保的解决方案。
这对用户和企业意味着什么？
GPT-4 实施后，普通互联网用户可能不会注意到太大的变化，但它将改变许多企业的运营方式。GPT-4 将能以惊人的速度生成海量内容，让企业在人工智能的帮助下开展各方面的业务。
使用 GPT-4 的企业可以自动生成内容，从而节省时间和金钱，同时扩大业务范围。由于该技术可以处理任何类型的文本，因此 GTP-4 的实际应用实际上是无限的。
它如何促进我的业务增长？
GPT-4 对功能的关注转化为运营效率的提高。企业可以利用人工智能提升客户支持工作、内容生成策略，甚至改善销售和营销活动。
GPT-4 使企业能够
- 创建大量内容：新一代高级语言模型使企业能够以极快的速度创建高质量的内容。例如，企业可以依靠人工智能持续生成社交媒体内容。这有助于企业保持良好的在线形象，而无需花费太多心思。
- 增强客户支持能力：能够做出类似人类回应的人工智能对客户支持非常有用。通过对客户询问做出清晰的回应，人工智能解决方案可以处理绝大多数常见的客户支持情况。这有助于减少支持单的数量，同时也为客户提供了更直接的获取答案的方法。
- 个性化营销体验： 得益于 GPT-4，我们将更容易创建满足不同人群需求的广告内容。人工智能可以生成有针对性的内容和广告，使其与消费人群更加相关。这一策略有助于提高在线用户的转化率。
它将对软件创作产生什么影响？
GPT-4 预计将继续对软件开发行业产生影响。开发人员有望在创建新软件程序代码时得到人工智能的帮助，从而自动完成大量重复性的手动编程任务。
GPT 的重要性是什么？
总之，GPT-3 和 GPT-4 代表了语言模型领域的重要进步。GPT-3 在各种应用中的广泛采用证明了人们对该技术的浓厚兴趣及其未来的持续潜力。虽然 GPT-4 还未发布，但预计它将受益于相当大的进步，使这些强大的语言模型更加通用。由于这些模型有能力从根本上改变我们与机器人交流和解释自然语言的方式，因此这些模型的未来发展将非常引人入胜。
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