GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型是由OpenAI开发的一种自然语言处理模型。从基于GPT3.5模型采用交互式方式应用的ChatGPT发布以来，这一全新产品引发了全球的沸腾，知己知彼百战不殆，先看看它是怎么变得这么牛的。
GPT-1，于2018年6月发布，基于Transformer架构，参数量1.17亿，预训练数据量约5GB。通过生成预训练提高语言理解，GPT-1提出了使用未标记的数据学习生成语言模型，然后通过提供特定下游任务（如分类、情感分析、文本蕴涵等）的示例来微调该模型。无监督学习作为监督微调模型的预训练目标，因此称为生成预训练。
GPT-2，于2019年2月发布，参数量15亿，预训练数据40GB。GPT-2使用了更大规模的预训练数据，并且在预训练阶段使用了更复杂的任务，即无监督的预测下一个句子的任务。GPT-2在多个自然语言处理任务上取得了比GPT-1更好的性能。
GPT-3，于2020年5月发布，参数量1750亿，预训练数据量45TB。GPT-3使用了更大规模的预训练数据和更多的参数。GPT-3在多个自然语言处理任务上取得了非常出色的性能，甚至在一些任务上超过了人类水平。
GPT-3.5，于2022年11月发布，即ChatGPT的底层模型，参数量千亿级，预训练数据量百T级。其更接近人类对话与思考方式的特点吸引了全球的目光。
GPT-4，于2023年3月发布，参数量估计有3.5万亿级。GPT-4 可以进行文字加工、图像识别等，极大程度提升相关工作效率。GPT-4 保留了对话式 AI 的模式，新增图像识别功能。根据 OpenAI 官网展示的例子，GPT-4 可以理解图片所表达的内容，也可以对文字进行加工和扩充，生成营销文案，将极大缩减人工劳动，只需提出正确的问题即可。
随着GPT交互方式的不断友好、思维方式的不断进化，可以预见每个人都将会有一个随身智囊。 |
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