GPT-4：OpenAI的多模态语言模型
GPT-4模型预计将于2023年3月17日公布，参数达到了3.5万亿，创造了新的人工智能语言生成纪录。
GPT-4是OpenAI开发的第四代大型语言模型，将是一个多模态模型，将提供完全不同的可能性，例如文字转图像、音乐甚至视频。GPT的全称是Generative Pre-trained Transformer，是一种使用人工神经网络的深度学习技术，能够使机器像人一样聊天交流并进行创作。
GPT-4是建立在GPT-3之上的，GPT-3于2020年5月发布，迅速成为使用最广泛的自然语言处理模型之一。GPT-4比GPT-3更大更强，能够更准确、更流畅地处理和生成文本。
在GPT-4之前是GPT-3.5，由该模型开发的聊天机器人ChatGPT一经面世，便引爆了AI界的军备竞赛。
多模态或成GPT-4最大亮点
多模态AI不仅可以将文本转化成相应的图像、音乐甚至是视频。微软AI技术专家Holger Kenn和Clemens Sieber对多模态AI的相关功能进行了介绍。根据Kenn的说法，多模态AI不仅能够将文本转化成相应的图像、音乐甚至是视频，还可以将电话呼叫的语音直接记录成文本，从而节省时间和成本。根据估算，该功能能为微软位于荷兰的一家大客户节省500个工作小时/天。这项技术已经发展到基本上“适用于所有语言”，也就是说“可以用德语提问，然后用意大利语得到答案”。
GPT的演变历史
在GPT系列模型推出之前，传统的NLP模型都是针对特定任务（如分类、翻译等）进行训练的，并且往往使用监督学习，这导致了两个问题：缺乏大量的标注数据，模型也无法概括和泛化任务。
GPT-1是OpenAI在2018年推出的，模型参数数量为1.17亿，通过未标注的数据训练出一种生成式语言模型，再根据特定的下游任务进行微调，将无监督学习作为有监督模型的预训练目标。
时隔一年后，2019年具有15亿参数的GPT-2出现。与GPT-1相比，GPT-2在结构上并没有太多创新与设计，使用了更大的数据集和更多的模型参数进行训练，以此强化并提高模型性能。
2020年，GPT-3的参数量翻了100倍，达到了1750亿，其预训练数据量也高达45TB。事实证明，海量参数确实让GPT-3具备了更强大的性能，它在下游任务表现得非常好。即便是复杂的NLP任务，GPT-3也表现出惊人的能力，可以模仿人类写作，编写SQL查询语句、React或JavaScript代码等。
2022年初，OpenAI推出了全新的InstructGPT模型，只有13亿参数，但效果比GPT-3更好。InstructGPT能根据用户的反馈数据进行训练。
ChatGPT是由GPT-3.5系列中的模型微调而成的聊天机器人。自从去年11月发布以来，ChatGPT迅速走红全球。根据Similarweb的测算，其访问量已经从1月的6.16亿达到了目前的超过10亿。
ChatGPT API是OpenAI在3月1日发布的，它是GPT-3.5-turbo模型的API，每1000个tokens仅售0.002美元，相当于每输出100万个单词，价格才2.7美元（约合18元人民币），比现有的GPT-3.5模型便宜10倍。
关于GPT-4，OpenAI的首席执行官Sam Altman近期接受媒体采访时直接否认了一些传言，比如GPT-4可能会使AGI有和人类一样的意识。Altman强调，GPT-4是一次进化，而不是一项革命性的技术。ChatGPT的下一个版本不会是AGI，也不会有100万亿个参数。但是，OpenAI的首席技术官Mira Murati认为，GPT-4可能会为人们拓宽发展机会。
总之，GPT系列模型是目前自然语言处理领域最强大的预训练语言模型之一，已经在NLP任务中取得了显著的成就。随着技术的不断进步，我们可以期待GPT-4带来更多的创新和突破，为AI技术的未来发展提供更多可能性。
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