gptneogpt4国内怎么用：GPT⑷，或许真的可以让“人工”更“智能” 干货分享

互联网无处没有在，影响着我们的生活方方面面。从最近的新闻中，我们可以看到互联网正以1种令人难以置信的速度发展，让我们1起看看有哪些令人兴奋的故事。

自2018年GPT⑴发布起，每年1更新距离2020年GPT⑶发布已有两年，这段时间里，大家都在期待和畅想，GPT⑷到底会带来怎样的惊喜期间，“通过图灵测试”，“GPT⑷Beta版访问权限已提供给某公司”等消息没有断，甚至OpenAI的首席执行官Sam Altman也在社交媒体账号上写出疑似GPT⑷即将发布的言论。

当前，关于GPT⑷的讨论仍在继续

01GPT是什么GPT是Generative Pre-trained Transformers的缩写，即预训练模型，是当下火遍全球的AIGC（人工智能生成内容）背后的AI模型GPT是由OpenAI研究发布，GPT⑴发布于2018年，次要包括两个阶段，先利用大量未标注的语料预训练1个语言模型，然后再在下流具体任务的有标签数据集长进行fine-tune。

但fine-tune只能用到特定任务中，是否可以用1个模型解决所有NLP任务，是GPT后续迭代的目标GPT⑵发布于2019年，取GPT⑴相比，去掉了fine-tuning层，采用了多任务的方式，数据和模型参数大约是之前的10倍，同时主打zero-shot任务，即在下流任务中没有进行任何训练或微调，以此来训练1个泛化能力更强的词向量模型。

GPT⑶ 发布于2020年，依旧延续自己的单向语言模型训练方式，结构和GPT⑵1样，但是数据约为GPT⑵的1000倍，模型参数约为GPT⑵的100倍由于GPT⑶庞大的体量，作用到下流子任务时，没有进行任何的梯度更新或fine-tune。

自2020年GPT⑶发布以后，有关GPT⑷的猜测就讨论至今有行业内的人透露道，GPT⑷ 将包含大约100万亿个参数，但OpenAI的CEO Sam Altman在1次私下问答中否认了这1说法除了模型大小，分析师Alberto Romero预测，GPT⑷将优化计算模型，是1个密集模型，且依旧是纯文本模型。

为何GPT⑷备受关注，这取GPT⑶带来的突破变化密切相关02它可以“像人1样”生产内容GPT⑶通过深度学习技术，获取了2019年10月之前人类公开发表的所有文本，包括维基百科、书籍以及社交媒体和公共网络上的词语，进而把没有同信息联系起来，用数学方法处理信息。

最终，GPT⑶可以根据1个简单的命令式写出完整的文章、在没有同语言之间进行翻译，还能写菜谱、作曲，甚至还可以自学编程，在SQL和Python中都写出了可运行的代码近期火爆全网的图像生产，甚至是视频生成和3D生成等AIGC领域的应用，背后也都取GPT⑶的发布有关。

AIGC的本质是从文本生成扩展到多模态，并结合原有模态算法进行实现OpenAI发布的Text-to-image系列模型DALLE和DALLE2，就是在多模态层面持续探索

GPT⑷虽然还未到来，但发布了GPT⑶.5的微调版本——ChatGPT，其本质是1个通用聊天机器人它是在2021年第四季度之前发布的混合文本和代码长进行训练的取其他语言模型没有同，ChatGPT 拒绝回答有关未接受过培训的主题的问题。

OpenAI 首席技术官 Mira Murati 举例道：它没有会尝试回答有关2021年以后发生的事件的问题，它也没有会回答有关小我的问题这取它“依赖训练数据中的统计规律，而没有是对天下的类人理解”有关但GPT⑶.5的发布将大家的焦点再次拉到GPT⑷上，1位AI创业公司的代表分析称：“GPT⑷轻松通过了图灵测试”，OpenAI CEO Sam Altman近期在推文写道：“没有要为自己创造的‘技术恐怖’而骄傲，通过图灵测试的能力在‘原力’面前无能为力。

”种种言论都在表明，GPT⑷即将到来03它可以像人1样思考吗？但，没有人知道GPT⑷会带来怎样的变化，毕竟GPT⑶和AIGC的发展下1步，似乎只能是通用化或是“真正地和人1样”清华大学计算机系副教授黄民烈认为，GPT⑶在内容创作中的应用值得看好，但他认为它没有太擅长逻辑推理。

尽管GPT⑶非常好地利用了数据学习的能力和算力，但未来真正的通用AI脱离知识是没有行的对此，若把真实语言连接到认知模型上，比如知识图谱，这种关联或许可以实现通用智能的路径知识图谱也可以用于辅助进行数据分析取决策。

没有同来源的知识通过知识融合进行集成，通过知识图谱和语义技术增强数据之间的关联，用户可以更直观地对数据进行分析当前，确实有1些学者在GPT取知识图谱领域内做研究，比如从预训练语言模型中构建知识图谱，也有将知识图谱生成语料库，输入给NLP模型训练。

然而传统的知识图谱是静态的，他取当前的GPT1样，很难去做逻辑推断或因果分析没有逻辑推断和因果分析能力，就很难回答“为何”这1问题，这样就意味着很难做到“可解释”，也很难进1步应用，通过分析自主产生决策。

事件知识图谱的出现或许给这1问题提供了解决思路，事件知识图谱是自然语言处理和人工智能发展的产物通过抽取事件之间的关系，将事件关联起来，形成事件知识图谱其中最重要的两类关系是事件时序和因果关系或许事件知识图谱取GPT的结合会在通用AI，可解释，甚至决策智能等领域，给人们带来1定的想象。

"在这个充满诗意的瞬间，我将情感浸润在每1个字里。希望你读完后心中涌起1丝温暖。喜欢的小伙伴记得关注收藏点赞哦！"