Generative Pretrained Transformer (GPT) 模型一直在人工智能领域掀起波澜。凭借比现有神经网络架构更高的性能和前所未有的规模，这些语言处理模型彻底改变了基于自然语言的人工智能。
Generative Pretrained Transformer 3 (GPT-3.0) 和Generative Pretrained Transformer 4 (GPT-4.0)是开发和改进人工智能 (AI) 的两个最新工具。GPT-3.0 于 2020 年 5 月发布，其继任者 GPT-4.0 预计将于 2023 年初向公众发布。这两种 GPT 都将提供自然语言处理的高级功能，但两者之间存在一些显着差异。
什么是 GPT？
Generative Pretrained Transformer (GPT) 是一种复杂的神经网络架构，用于训练大型语言模型 (LLM)。它使用大量公共互联网文本来模仿人类交流。
GPT语言模型可用于提供解决复杂通信问题的人工智能解决方案。使用基于 GPT 的 LLM，计算机可以执行文本摘要、机器翻译、分类和代码生成等操作。GPT 还允许您创建对话式 AI，它可以回答问题并提供有关所接触信息模型的有价值信息。
GPT 只是一个文本模型。只关注文本生成可以让 AI 更有效地浏览文本并在不受干扰的情况下进行分析。虽然GPT-3.0只是一个文本模型，但我们还不知道GPT-4.0是否会继续往这个方向发展，还是会是一个多模态神经网络。
为什么 GPT 如此重要？
GPT 代表了 AI 生成文本内容创建方式的一场革命。具有数千亿个训练参数的 GPT 模型非常智能，并且与之前所有版本的语言模型相比具有显着优势。
GPT 的用途
GPT 可用于广泛的应用，例如：
- 内容创建：从 18 世纪的诗歌到 SQL 查询，GPT 模型可以得到任何提示，它们将开始生成一致且类似人类的文本结果。
- 文本摘要：凭借生成流畅的人形文本的能力，GPT-4 将能够重新解释任何类型的文本文档并形成对其的直观摘要，这要归功于其生成流畅的人形文本的能力。这对于压缩大量数据以更有效地收集和分析信息很有用。
- 回答问题： GPT 软件的主要特点之一是它能够理解语音，包括问题。此外，它还可以根据用户的需要提供精确的答案或详细的解释。这意味着可以使用基于 GPT-4 的解决方案显着改善客户服务和技术支持功能。
- 机器翻译：由基于 GPT 的软件执行的语言翻译任务可以即时准确地执行。通过在已翻译材料的大型数据集上训练 AI，可以提高其准确性和流畅性。事实上，GPT 可以做的不仅仅是将一种语言翻译成另一种语言。GPT 人工智能模型甚至可以将法律言论转化为简单的自然语言。
- 基于 AI 的安全性：由于 GPT AI 能够识别文本，因此可用于识别任何形式的语言。此功能可用于识别和标记某些类型的通信，以便更有效地识别和处理危险的 Internet 内容。
- 对话式 AI：使用 GPT 软件开发的聊天机器人技术可以变得异常智能。这使得机器学习虚拟助手的创建能够帮助专业人士完成他们的任务，而不管行业如何。例如，医疗保健中的对话式 AI 可用于分析患者数据以建议诊断和治疗方案。
- 应用程序构建：像 GPT 这样的人工智能模型可以在最少的人工反馈下构建应用程序和工具。随着他们的不断改进，也许他们会创建更多用于创建插件和其他类型软件的代码，只是描述您想要实现的目标。
GPT-3.0 和 GPT-4.0 有什么区别？
GPT-4.0 承诺在性能上比 GPT-3.0 有巨大飞跃，包括改进人类文本生成和速度模型。
GPT-4.0 可以以更通用和适应性更强的方式执行语言翻译、文本摘要和其他任务。用它训练的软件将能够更准确地确定用户的意图，即使人为错误干扰了指令。
更小规模的更多力量
GPT-4.0 应该只比 GPT-3.0 稍微大一点。新模型消除了一种误解，即变得更好的唯一方法是变得更大，更多地依赖于机器学习参数而不是大小。虽然它仍将比大多数上一代神经网络大，但它的大小对其性能来说并不那么重要。
一些最新的语言编程解决方案实现了难以置信的密集模型，其大小是 GPT-3.0 的三倍多。但是，尺寸本身并不一定会带来更高的性能水平。相反，更小的模型似乎是训练数字智能最有效的方式。许多公司正在转向更小的系统并从中受益。它们不仅性能得到提升，而且还可以降低计算成本、碳足迹和进入壁垒。
优化革命
语言模型的最大缺点之一是用于训练它们的资源。公司通常决定以较低的价格交换准确性，从而导致 AI 模型明显优化不足。通常，人工智能只接受一次训练，这使其无法获得学习率、批量大小和序列长度等特征的最佳超参数集。
长期以来，人们认为模型的性能主要受其尺寸的影响。这导致包括谷歌、微软和 Facebook 在内的许多大公司大力投资构建最大的系统。但是，此方法没有考虑传递给模型的数据量。
最近，超参数调整是最重要的性能驱动因素之一。然而，这对于较大的模型是无法实现的。新的参数化模型可以在较小的规模上以一小部分成本进行训练，然后几乎免费地将超参数迁移到更大的系统。
正因为如此，GPT-4.0 不必比 GPT-3.0 大很多就可以更强大。它的优化依赖于改进模型大小以外的变量，例如更高质量的数据，尽管在它发布之前我们无法获得全貌。通过微调的 GPT-4.0 能够使用正确的超参数集、最佳模型大小和准确的参数数量，可以在所有测试中取得令人难以置信的进展。
语言建模是什么意思？
GPT-4.0 是自然语言处理技术向前迈出的一大步。对于需要生成文本的任何人来说，它都是一个非常宝贵的工具。
GPT-4.0 的重点是扩展功能和更有效地利用资源。它不是依赖大型模型，而是经过优化以充分利用较小的模型。通过充分的优化，小型模型可以跟上甚至超越大型模型。此外，引入更小的模型可以提供更经济和环保的解决方案。
这对用户和企业意味着什么？
虽然普通互联网用户在实施 GPT-4.0 后可能看不出太大的不同，但它将改变许多公司的运营方式。GPT-4.0 将能够以令人难以置信的速度生成大量内容，使公司能够使用人工智能管理其业务的各个方面。
掌握 GPT-4.0 的公司能够自动生成内容，从而节省时间和金钱并扩大影响范围。由于该技术可以处理任何类型的文本，因此 GTP-4.0 的实际应用几乎是无限的。
如何发展我的业务？
GPT-4.0 对功能的强调可以提高运营效率。企业可以使用人工智能来加强他们的客户支持工作、内容创建策略，甚至改善销售和营销活动。
GPT-4.0 允许公司：
- 创建大量内容：下一代高级语言模型使公司能够在很短的时间内创建高质量的内容。例如，一家公司可能依靠人工智能不断创建社交媒体内容。它可以帮助企业保持良好的在线形象，而无需考虑。
- 扩大客户支持：能够提供类似人类响应的人工智能对于客户支持非常有用。通过为客户请求提供明确的答案，AI 解决方案可以处理绝大多数常见的客户支持情况。这有助于减少支持电话，并为客户提供更直接的方式来获得答案。
- 个性化您的营销体验： GPT-4.0 将使创建针对不同人群的广告内容变得更加容易。人工智能可以创建有针对性的内容和广告，这些内容和广告与消费它们的人更相关。这种策略可以帮助提高在线用户的转化率。
什么会影响软件创建？
GPT-4.0 有望继续对软件开发行业产生影响。开发人员可以依靠 AI 来帮助他们编写新程序，以自动执行许多手动编程的重复性任务。
结论
总之，GPT-3.0 和 GPT-4.0 代表了语言模型领域的重要进步。GPT-3.0 在众多应用中的采用证明了人们对该技术的极大兴趣及其未来的持续潜力。尽管 GPT-4.0 尚未发布，但有望获得重大改进，使这些强大的语言模型更加通用。看看这些模型在未来如何发展将会很有趣，因为它们有可能从根本上改变我们与机器人交流和解释自然语言的方式。