一、第一代GPT（奠定语言模型基础）
2018年,OpenAI研究员Alec Radford提出了GPT(Generative Pre-trained Transformer)模型。这是人工智能历史上的一个里程碑,因为它是第一个成功应用Transformer网络结构到语言模型任务上的工作。
GPT的核心创新在于利用Transformer的自注意力机制来建模语言的长程依赖关系。相比RNN结构,Transformer对长文本建模的能力更强。GPT包含12个Transformer区块,每区块包含一个自注意力层。
第一代GPT模型参数量为1.17亿,在8百万网页的数据集上进行无监督预训练。它使用了诸如Finetuning和冷启动等新技术来进行迁移学习。GPT展示了在语言理解、问答、汇总等任务上的强大能力,被认为是首个达到人类水平的无监督NLP系统。
但第一代GPT仍然存在一定局限。它只能进行单轮交互,无法像人类那样进行多轮对话。而且对抽象概念的理解也非常有限。
二、第二代GPT-2（语言生成能力大幅提升）
2019年,OpenAI公开了GPT-2的部分模型,将参数量提升到了1.5亿。完整的GPT-2模型参数数量高达150亿之多。
GPT-2的训练数据扩展到了高质量的WebText数据集,包含整个Wikipedia和许多书籍文档。它展示了生成更加连贯、语法正确长文本的惊人能力。有些生成内容已经很难从真实文本中区分出来。
相比GPT-1,GPT-2在语言建模上的进步主要有:
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模型规模增加,采用更深的Transformer结构
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训练数据量和质量提升
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使用随机抽样技术增强生成多样性
GPT-2的强大语言生成能力让许多人担心它会被用来生成假新闻和欺诈内容。出于伦理考量,OpenAI并未完全公开GPT-2的训练参数。
三、第三代GPT-3（语言生成的"点石成金"模型）
在GPT-2大获成功后,OpenAI继续扩大模型规模,于2020年推出了GPT-3。GPT-3被称为"点石成金",可以零样本完成诸如翻译、写作等复杂语言任务。
GPT-3使用了96层Transformer架构,参数量高达1750亿之多。它训练的数据集扩展到了45TB容量,内容涵盖Wikipedia、书籍文档、Github代码库等上百个数据源。
GPT-3展示了更强的语义理解和常识推理能力。它可以通过简单提示生成高质量、主题相关的长文本,完成问答、对话、简明代码生成等交互任务。不过完全开放Deployment仍存在风险。
四、第四代GPT-4（面向实际应用的语言智能）
在ChatGPT流行于全球后,OpenAI于2023年1月宣布推出GPT-4。这标志着其商业化部署的开始。
GPT-4将参数量再次提升到3000亿量级,接近人脑10E14个突触的规模。模型训练融合了教师指导、增强监督、多任务训练等技术。
相比前代,GPT-4更注重提升模型的安全性、健壮性和一致性。它在对话交互、常识推理、大规模知识获取等方面都取得显著提高。GPT-4被期待成为首个能够传入Turing测试的语言模型。
总结
从GPT到GPT-4,只用了短短几年时间,机器语言理解的能力就发生了飞跃。随着模型和数据集的扩展,ChatGPT类系统已然成为可交互的语言AI。
未来的GPT可能会朝着多模态、跨语言的方向发展,并能够真正理解语义、进行复杂推理。它们也会被进一步整合到机器人、自动驾驶等实际应用中,助力人类解决更多挑战。AI技术正离我们的期待又近了一步。