概述
本文主要梳理 GPT（Generative Pre-trained Transformer）家族的发展史。随着数据和技术的更新，GPT模型的能力也越来越强。整个发展历程可以概括为：模型越来越大，数据越来越多，从"续写文字"变成了"理解指令"和"逻辑推理"。
1. GPT-1： (2018年)
- 技术关键词：预训练 (Pre-training) + 微调 (Fine-tuning)
- 参数量：1.17亿 (117M)
- 技术特点 ：
GPT-1使用了一种称为"生成式预训练"（Generative Pre-Training，GPT）的技术。预训练分为两个阶段：预训练和微调（fine-tuning）。在预训练阶段，GPT-1使用了大量的无标注文本数据集，通过最大化预训练数据集上的log-likelihood来训练模型参数。在微调阶段，GPT-1将预训练模型的参数用于特定的自然语言处理任务，如文本分类和问答系统等。
在 GPT-1 之前，教AI做任务（比如情感分析、翻译）需要专门针对那个任务进行训练。 - 能力：能读懂句子，能做简单的填空，但生成长文章的能力很弱，容易语无伦次。
2. GPT-2： (2019年)
- 技术关键词：大模型 (Scale Up) + Zero-shot (零样本)
- 参数量：15亿 (1.5B) ------ 扩大了10倍
- 技术特点 ：
GPT-2使用了一种无监督学习的方法，在大规模文本语料库上进行预训练。在这个阶段，模型从语料库中学习文本序列的统计规律和语义信息。GPT-2具有零样本学习的能力，能够在只看到少量样本的情况下学习和执行新任务。GPT-2在训练过程中不需要人工标注数据，可以自动从大规模文本语料库中学习自然语言的规律。 - 能力：文章写得像模像样，但逻辑依然容易在长文中崩坏，且经常一本正经地胡说八道。
3. GPT-3： (2020年)
- 技术关键词：In-context Learning (上下文学习) + 暴力美学
- 参数量：1750亿 (175B) ------ 扩大了100倍
- 技术特点 ：
GPT-3模型采用了基于Transformer的架构，与前一代GPT-2类似，但是在模型规模、预训练数据量和使用的预训练任务上都有所增加。
这是一个里程碑。参数量达到了惊人的1750亿。它不需要你去修改它的参数（微调），你只需要在对话框里给它几个例子（Prompt/提示词），它就能照猫画虎地完成任务。
比如你给它三个"中文-英文"的例子，第四个它自动就知道你要翻译。 - 能力 ：几乎什么都会，写诗、写代码、做表格、翻译。但它有个大毛病：它不知道自己是对的还是错的，而且经常不听人话（你让它解释原理，它可能给你续写了一段小说）。
4. GPT-3.5 (ChatGPT)： (2022年底)
- 技术关键词：RLHF (基于人类反馈的强化学习) + 代码训练
- 技术特点 ：
这是引爆全球的版本。OpenAI 发现 GPT-3 虽然博学，但像个"野孩子"。
于是他们引入了人类老师 。人类对模型的回答进行打分（这个回答好，那个回答坏），训练模型**"对齐"人类的意图**。
这就好比给天才野孩子请了礼仪老师，教它如何听懂指令、如何礼貌回答、如何拒绝不当请求。同时，加入大量代码训练，极大地提升了它的逻辑能力。 - 能力：极佳的对话体验，能听懂复杂的指令，能写代码，能承认错误。
5. GPT-4：(2023年)
- 技术关键词：多模态 (Multimodal) + MoE (混合专家模型) + 推理能力
- 参数量：推测在万亿级别 (Trillion)
- 技术特点 ：
成为首个真正意义上的多模态模型，支持图像和文本输入；在高级推理、复杂指令理解和创造性任务上表现突出；强化了安全性和对齐性处理机制。
它的智商大幅提升，能通过律师资格考试（击败90%的人类考生）、奥数竞赛。它不再只是概率性地猜下一个字，而是展现出了强大的逻辑推理能力 。
它更不容易被骗（幻觉减少），能处理超长的文本（比如直接扔给它一本书让它总结）。 - 能力：看图说话、复杂逻辑推理、处理超长文本、更安全。
6. GPT-5 (GPT-5.1, GPT-5.2)：
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技术关键词：统一系统架构 + 多模态能力 + 指令遵循与自主工具使用
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技术特点：
GPT-5在输出质量和生成效率方面实现了革命性的突破，GPT-5不仅在语言流畅性和逻辑性上达到前所未有的高度，还在推理深度和生成多样性方面展现出接近人类的灵活性。具有多模态能力，在视觉、视频、空间及科学推理等多模态基准测试中表现优异，能够准确处理图片及其他非文本输入。显著提升了指令遵循和自主工具使用能力，能够可靠地执行多步骤请求、协调不同工具，并适应背景信息变化。
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预期能力：解决未见过的复杂数学/科学难题，极低的错误率，具有自主规划和执行任务的能力。
总结一下迭代路径
| 模型 | 核心突破 | 你的感觉 |
|---|---|---|
| GPT-1 | 证明了"预训练"这条路走得通 | "这是啥？好像有点意思但没啥用。" |
| GPT-2 | 证明了"模型越大越智能" | "哇，它编的故事好逼真！" |
| GPT-3 | 拥有了通用能力，不用微调 | "天哪，它什么都会，就是有点不受控。" |
| GPT-3.5 | 学会了听从人类指令 (RLHF) | "太好用了！像真人在跟我聊天。" |
| GPT-4 | 逻辑暴涨，能看图，更严谨 | "它比我聪明，能帮我工作了。" |
| GPT-5 | 学会了深度思考和反思 | "它能帮我解决我解决不了的难题。" |