前言
大家好，这里是知了，最近OpenAI特别火爆，不难想象它和GPT4.0的出现会给国内工作环境带来多么大的的影响，这几天就有句话很火：ChatGPT可能影响80%工作岗位，收入越高影响越大。那么我们每天出一期OpenAI的知识点盘点，不仅是让大家对这个即将改变大家生活的事物更加了解，更是让我们明白GPT将如何影响我们的工作，以及在和面试官聊天的时候言之有物。
今天我们第一篇内容将详细探讨GPT模型的工作原理、发展历史,以便更全面地了解这一领域。
OpenAI的主要内容
OpenAI(Open Artificial Intelligence)是一个非营利的人工智能研究实验室，成立于2015年，总部设在美国旧金山。它的宗旨是通过开发和推广能够为人类带来更多好处的人工智能技术，创造出更加智能、更加可持续和更加公平的未来社会。
另外，OpenAI它涵盖了多个领域和项目，包括但不限于以下内容：
- GPT模型：OpenAI的GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型是自然语言处理领域的杰出成就。这些模型通过预训练，可以执行多种自然语言处理任务，包括文本生成、摘要生成、翻译、情感分析和问答等。GPT-3是其中一个备受关注的模型，它具有1750亿个参数，能够生成高质量的文本内容。
- OpenAI Gym：这是一个用于强化学习研究的开源工具包，为研究人员和开发者提供了一种测试和比较不同强化学习算法的框架。它包括多个环境，用于训练和评估强化学习智能体。
- OpenAI Codex：Codex是OpenAI的一项项目，它基于GPT-3技术，旨在创建一个强大的代码生成工具。Codex可以根据自然语言描述生成程序代码，有助于程序员提高编码效率。
- Robotics Research：OpenAI进行了机器人学研究，旨在创建能够执行物理任务的机器人，如解决魔方等。
- 伦理和安全：OpenAI关注人工智能伦理和安全问题，致力于确保AI系统的可控性和安全性，避免潜在的滥用。
- 协作机器人：OpenAI的项目包括合作机器人的研究，旨在使机器人能够协同工作和与人类一起完成任务。
- 开放源代码：OpenAI鼓励开放源代码和开放合作，以推动人工智能技术的发展，许多其研究项目和工具都是开源的。
讲讲GPT模型
GPT的全称，Generative Pre-Trained Transformer（生成式预训练Transformer模型）是一种基于互联网的、可用数据来训练的、文本生成的深度学习模型。GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型是一系列自然语言处理（NLP）模型，由OpenAI开发，旨在处理文本生成、理解和相关NLP任务。这些模型的关键特点是它们是预训练的，即它们在大规模文本数据上进行了大量的自监督学习，从而学习了自然语言的语法、语义和语境。在这个过程中，它们捕获了大量的语言知识，从而可以在各种NLP任务上表现出色。
1. GPT的工作原理
GPT模型的工作原理基于深度学习和自监督学习的原理。以下是GPT模型的工作流程：
a. 预训练阶段： 在预训练阶段，GPT模型使用大规模的文本语料库，例如互联网上的网页、书籍、新闻文章等，来学习自然语言的模式和知识。模型的目标是预测给定上下文下的下一个单词，这是一个自监督学习任务。通过这个预训练过程，模型学会了语法、语义、常识和丰富的语言结构。
b. 微调阶段： 在预训练之后，GPT模型通常需要在特定任务上进行微调。微调是为了使模型适应特定任务的要求，例如问答、翻译、生成摘要等。在微调阶段，模型通常会接受带有标签的数据，以便学习如何执行特定的任务。
c. 应用阶段： 经过微调后，GPT模型可以在各种NLP任务上使用。它可以接收文本输入，并生成相关任务的输出，如生成文章、回答问题、完成句子或执行其他文本生成任务。
用图像看的话是这样运行的：
2. GPT的发展历史
GPT模型的发展历史可以追溯到多个版本，每个版本都在前一版的基础上进行改进。以下是一些重要的GPT版本：
a. GPT-1： GPT-1是第一个GPT模型，于2018年首次发布。它包含了1.3亿个参数，尽管相对较小，但它在多个NLP任务上表现出色，标志着GPT系列的开端。
b. GPT-2： GPT-2在2019年发布，引起了广泛的关注。它是GPT-1的更大版本，包含了1.5亿到15亿个参数不等的模型。由于担心滥用，OpenAI最初不公开发布了GPT-2的最大版本，但后来发布了完整的模型。GPT-2的表现在各种NLP任务上表现出了更强的通用性。
c. GPT-3： GPT-3于2020年发布，GPT-3的模型规模使其在各种NLP任务上表现出色，包括文本生成、翻译、问答等。它在当时引起了广泛的关注和讨论。
c. GPT-4： GPT-4于2023年发布，GPT-4更加智能，可以处理更长的提示和对话，而且不会出现那么多的事实错误。GPT4可接收的文字输入长度达到了惊人的32000字,GPT-4具有更强的可靠性、创造性和协作性，以及处理更细微指令的更大能力.
下一篇我们会通过详细的编码一起探讨GPT的应用领域，点赞收藏不迷路，咱们下期再见ヾ(￣▽￣)ByeBye~