GPT模型简史

Generative pre-trained transformers(GPT)生成式预训练转换模型是大语言模型的一种(Large Language Model–>LLM)。它是用于自然语言处理的人工神经网络，可以在未经标记的语料上进行训练并能在基础的信息上生成出全新的内容。

GPT的前身可以追溯到2015年由Ian Goodfellow等人在论文《Generative Adversarial Nets》中首次提出，该模型使用生成对抗网络(GAN)学习生成数据，从而能够生成高质量的图像和文本。2018年，OpenAI基于GAN模型的思想发布了一款新的自然语言处理模型——GPT-1。

GPT系列模型

GPT模型是由OpenAI发布的一系列模型的总称。

GPT-1: 2018年11月OpenAI发布了GPT-1，是以4.5GB的文本资料作为训练数据得到的模型，该模型有接近1.2亿个参数。GPT-1是一个单向的语言模型它在预测下一个单词时，只考虑了前面的单词，效果一般。

GPT-2: 为了改进GPT-1的性能，OpenAI在2019年2月发布了GPT-2，新模型基于40GB的文本资料训练得到，有15亿个参数 是当时最大的语言模型之一。与GPT-1相比，GPT-2的文本处理能力有了显著提升，它可以生成更加自然和流畅的语言。

GPT-3: 在GPT-2的基础上，OpenAI 2020年又开发了一款更加强大的自然语言处理模型——GPT-3。GPT-3以570GB的资料作为语料训练得到，有1750亿个参数。

GPT-3.5: 在GPT-3的基础上，2022年3月OpenAI发布了GPT3.5模型，该模型同样也有1750亿个参数，并且基于GPT3.5推出了对应的聊天机器人ChatGPT，自此OpenAI一战封神，将人工智能推上了巅峰。

GPT-4.0: 2023年3月OpenAI推出了GPT-4.0，该模型据说有1.7万亿个参数，可以同时处理文字和图像号称地表最强大模型，只不过收费了价格还不便宜。

ChatGPT的应用

基于GPT-3.5的思想，OpenAI开发了一个针对对话场景的自然语言处理机器人——ChatGPT。具有强大的对话生成能力，它可以生成自然流畅的对话。它还可以进行问题回答、图像描述、翻译、文本分类、知识图谱等多种自然语言处理任务。ChatGPT已经成为一个非常受欢迎的自然语言处理模型，被广泛应用于智能客服、智能问答、聊天机器人等领域。

1.智能问答: 可以智能回答各个领域的知识问题，答案质量好 响应快。

2.文本翻译: 可以进行文本和内容的翻译。

3.摘要总结: 可以总结提取大段文章和内容的核心要点，梳理内容脉络.。

4.文本生成: 可以根据关键字和内容提示，生成新的文章，用来写小作文很不错 例如生成诗歌、新闻报道、小说等。

5.信息检索: 可以快速帮你梳理和查找对应领域的知识点和内容。

6.聊天机器人: 可以作为聊天机器人使用，与您进行简单的对话并提供有用的信息和资源。

7.情感分析: 可以分析文本的情感，并判断其中是否包含正面、负面或中性情感。

8.图像描述: 可以根据输入的图像生成文字描述，不过得用GPT4.0，GPT3.5目前不支持图像的处理。

9.搜索引擎优化: 如果有网站或者博客，它可以提供有关搜索引擎优化的建议和技巧.

10.知识图谱：它可以提供有关特定主题的知识图谱，并且可以回答与知识图谱相关的问题。

11.辅助编程: 可以回答各种编程相关的问题，并且可以为编程者提供建议和帮助。

版权声明：本文来自CSDN，作者：码农飞飞                  

原文链接：https://blog.csdn.net/yang1fei2/article/details/137460873

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