GPT發展歷程詳解，GPT3.5和4.0有什麼區別？

GPT系列模型是OpenAI在自然語言處理（NLP）領域的重要研究成果，它是基於Transformer架構的預訓練語言模型，並且通過處理大量的非標記語料來進行訓練。GPT採用了單向的、基於自迴歸的方式來預測生成下一個單詞的概率，也就是說，當輸入前面的句子時，GPT可以預測下一個最有可能出現的單詞是什麼。

首先我們先一起看看GPT的發展歷程：

GPT（2018年）：

第一代GPT模型是基於Transformer架構的生成式預訓練模型，它突破了當時NLP任務的性能瓶頸。GPT採用了預訓練-微調（pre-training and fine-tuning）的策略，先在大量無標籤文本上進行預訓練，再在特定任務上進行微調。

GPT-2（2019年）：

GPT-2是GPT的升級版，擁有更大的模型規模和更強的生成能力。GPT-2在多項NLP任務上刷新了紀錄，展示了強大的文本生成能力。然而，由於擔憂其潛在濫用風險，OpenAI最初並未公開完整模型，而是選擇逐步發佈。

GPT-3（2020年）：

GPT-3是OpenAI在NLP領域取得的又一重大突破，於2020研發成功，2022年11月30上線。GPT-3模型規模達到了1750億個參數，使其在多項任務上達到了接近人類水平的表現。GPT-3的強大表現引發了廣泛關注和討論，推動了自然語言處理領域的發展。

GPT-4（2021年）：

GPT-4是OpenAI的最新一代模型，於2021年研發成功，2023年04月16日上線。相較於前代模型，在性能、規模和功能上都有顯著提升。GPT-4沿用了GPT-3的優點，同時進一步優化了模型架構，以滿足更多樣化的應用需求。

瞭解了GPT的發展歷程，下面跟我一起看看GPT-3.5和GPT-4的區別：

1.參數數量

GPT-4比GPT-3.5大得多，具有1.8萬億個參數，而GPT-3.5只有1750億個參數。

這意味着GPT-4可以處理更多的數據，生成更長、更復雜、更連貫、更準確、更多樣化和更有創造力的文本。

2.模型架構

相較於GPT-3.5，GPT-4採用了更加先進的架構設計，使用混合訓練系統，將自我監督學習和監督學習相結合，這使其能更深入地理解文本語義和結構，生成更加準確、流暢且富有邏輯的內容。

3.預訓練技術

GPT-4引入了更加先進的預訓練策略，通過對大規模文本數據進行多輪預訓練，使得模型對語言的理解和生成能力得到了進一步的提升。微調過程中，GPT4.0還採用了更加優化的訓練算法，使得模型能夠更好地適應特定的任務和數據。

4.應用：

GPT-4可以執行各種自然語言任務，例如文本摘要、問答、文本生成、情感分析、機器翻譯等。它還可以使用自然語言提示或說明在單個文本中處理多個任務。GPT-3.5雖也可以執行各種自然語言任務，但精度和多樣性不如GPT-4。