ChatGPT是什么意思？ChatGPT-1到ChatGPT-4发展历程梳理

一、ChatGPT是什么

ChatGPT是一个基于GPT-3.5架构的大型语言模型，由OpenAI训练。它能够生成自然语言响应并与人类用户进行对话，提供类似于人类对话的交互体验。ChatGPT可以用于多种应用程序，例如自然语言生成、聊天机器人、语音识别和机器翻译等。

二、ChatGPT的特点

高度智能化：由于采用了GPT-3.5架构，ChatGPT具有高度智能化的特点。它可以自动理解并响应用户的自然语言输入，并生成具有一定连贯性和逻辑性的响应。

适应性强：ChatGPT是一个可训练的语言模型，它可以通过训练来适应不同的应用场景和语言环境，从而提高对话的质量和准确性。

可扩展性好：由于GPT-3.5架构的强大性能，ChatGPT可以支持大规模的数据训练，并能够处理多种语言的输入和输出。

用户体验好：ChatGPT可以与人类用户进行对话，提供类似于人类对话的交互体验。用户可以通过对话的方式获取信息、解决问题和完成任务，而无需阅读和理解复杂的文本和指令。

应用广泛：ChatGPT可以应用于多种应用程序，例如自然语言生成、聊天机器人、语音识别和机器翻译等，可以帮助用户更好地完成任务和获取信息。

三、ChatGPT的演变历程：1到4代有什么差别?

1. GPT-1：

就是第一代GPT模型，于2018年6月诞生时，就已经是个强大的语言理解模型。从判断两个句子间的语意与关系、文本资料分类、问答与常识推理都难不倒，只是并非好的对话式AI模型，训练参数也远低于后续模型。

2. GPT-2：

2019年2月OpenAI又推出了由GPT-1演变而来的GPT-2，但主要改变只有使用了更多参数与数据集，参数量达15亿(GPT-1仅有1.17亿)，而学习目标改成了「无特定任务训练」。这证明了，大幅增加的参数和资料可以让GPT-2比起GPT-1更上一层楼，虽然有些任务的表现不比随机的好，但在生成短文和编故事等方面都有了一定的突破。

3. GPT-3/GPT-3.5：

2020年GPT-3也受简单粗暴地用钱堆出了更多的运算资源，延续过去GPT类的单向语言模型的训练方式，只是将模型增大到1750亿参数。GPT-3在自然语言处理领域已经取得了重大的突破，成为了当时最大、最强大的自然语言生成模型，从机器翻译到文章总结输出，都有着非常出色的表现。

只是，2020年因为疫情严峻所致，人们对于人工智慧领域的突破并没有足够的关注。而且，比起ChatGPT，GPT-3并没有办法进行自然的对话，只能处理单向的任务，因此也只有少数开发者有兴趣。

直到2022年11月底，OpenAI才发布了「GPT-3.5」的更新，主打对话模式，甚至可以承认错误、且拒绝不恰当的请求──这就是支持ChatGPT背后的模型，其更接近人类对话与思考方式的特点也吸引了全球的目光。

4. GPT-4：

距上次GPT-3.5的更新不久，2023年3月14日，OpenAI又抛出GPT-4，此次除了正确度高出40%、以整理和搜寻网路上的资讯为主，还可以支援视觉输入、图像辨识，懂得「看图说故事」了!不过GPT-4没有再砸下重金、狂堆训练参数，而是把研发的重点将放在提升利用现有数据的能力上。