GPT-1
GPT- 1 于 2018 年由 OpenAI 发布，这是他们使用 Transformer 架构的第一个语言模型。它有 1.17 亿个参数，显著地改进了之前的最先进的语言模型。
GPT- 1 的一个优点是它能够在给定提示或上下文时生成流畅且连贯的语言。模型在两个数据集的组合上进行了训练：Common Crawl，一个包含数十亿单词的大规模网页数据集，和 BookCorpus 数据集，一个包含各种类型超过 11,000 本书的集合。使用这些多样化的数据集使 GPT- 1 得以发展出强大的语言建模能力。
然而，GPT- 1 在自然语言处理（NLP）上的重大成就也有一些局限性。例如，模型容易生成重复的文本，特别是在给定超出其训练数据范围的提示时。它也无法对多轮对话进行推理，并且无法追踪文本中的长期依赖性。此外，其连贯性和流畅性仅限于较短的文本序列，较长的段落可能会缺乏连贯性。
GPT-2
GPT- 2 于 2019 年由 OpenAI 作为 GPT- 1 的后继者发布。它包含了惊人的 15 亿个参数，比 GPT- 1 大得多。该模型在一个更大更多样化的数据集上进行了训练，结合了 Common Crawl 和 WebText。
GPT- 2 的一个优点是它能够生成连贯和逼真的文本序列。此外，它还可以生成类似人类的反应，使其成为各种自然语言处理任务的有价值的工具，例如内容创建和翻译。
然而，GPT- 2 也有其局限性。它在需要更复杂的推理
和理解上下文的任务上有困难。尽管 GPT- 2 在短段落和文本片段上表现优异，但它在维持较长段落的上下文和连贯性上失败了。
GPT-3
2020 年发布的 GPT- 3 使得自然语言处理模型取得了指数级的飞跃。GPT- 3 有 1750 亿个参数，比 GPT- 1 大 100 多倍，比 GPT- 2 大 10 多倍。
GPT- 3 在多种数据源上进行了训练，包括 BookCorpus，Common Crawl 和维基百科等。数据集包含近一万亿个单词，使 GPT- 3 能够在广泛的 NLP 任务上生成复杂的反应，甚至无需提供任何先前的示例数据。
GPT- 3 相较于前一版本的主要改进之一就是它能够生成连贯的文本，编写计算机代码，甚至创造艺术。与之前的模型不同，GPT- 3 理解给定文本的上下文并能够生成适当的反应。产生自然听起来的文本的能力对于聊天机器人、内容创建和语言翻译等应用有着巨大的影响。其中一个例子就是 ChatGPT，一个会话 AI 机器人，它几乎是一夜之间就从默默无闻变得知名。
然而，GPT- 3 也有一些问题。例如，模型可能返回带有偏见的、不准确的或不适当的反应。这个问题的出现是因为 GPT- 3 是在可能包含偏见和不准确信息的大量文本上进行训练的。有时候，模型会对提示生成完全不相关的文本，这表明模型仍然在理解上下文和背景知识上有困难。
GPT-4
GPT- 4 是 GPT 系列的最新模型，于 2023 年 3 月 14 日发布。它是从 GPT-3，已经非常令人印象深刻的模型，中显著提升的。虽然模型的训练数据和架构的具体细节尚未正式公布，但它肯定是在 GPT- 3 的优点基础上进行建设，并克服了一些其限制。
GPT- 4 是专为 ChatGPT Plus 用户设计的，但使用限制是有上限的。您也可以通过加入 GPT-4 API 等待名单来获得对它的访问，但可能由于申请量大，可能需要一些时间。
结论
GPT 系列的各个模型都在不断的进步，尽管它们都有各自的限制，但每一个新的模型都在尝试通过在更大更多样化的数据集上进行训练，以及使用更多的参数来克服这些限制。在一般情况下，高版本的 GPT 模型会比低版本的模型有更好的语言生成能力，但同时也可能出现更复杂的问题，如偏见、误导信息、不相关的文本生成等。这些问题需要通过更复杂的训练策略和可能的人工干预来解决。
每一个新的模型版本的发布都带来了新的可能性，但同时也带来了新的挑战。然而，无论如何，GPT 模型的进步无疑都在推动着自然语言处理领域的发展，为未来的 AI 应用开创了新的可能。