OpenAI 通过 GPT 模型创造了出了 Chat-GPT，使人与计算机的交流，可以像人与人之间对话一样简单。GPT-4 和 其他的 GPT 模型都是大语言模型（LLMs），通过海量的数据进行训练，从而达到了能够精确识别与生成人类书写的文本。
这些 AI 应用的出现，不只是一个语音助手那么简单。通过 OpenAI 的模型，开发者可以通过超强的自然语言处理的能力，来创造曾经只存在科幻小说里的东西。通过现在的 AI 模型，可以做出更优秀的智能助理，智能服务系统。在教育行业，可以完全针对每一人的学习风格，实施对应的教学方案。GPT-4 和 ChatGPT 完全开创了一个新的领域。
但什么是 GPT-4 和 Chat-GPT 呢？本文旨在深入探讨这些人工智能模型的基础、起源和主要特点。了解了这些模型的基础知识，就可以很轻松的创造出下一代由 LLM 驱动的应用。
作为 LLM，GPT-4 和 ChatGPT 是 NLP 领域的最新模型类型，而 NLP 本身就是机器学习（ML）和人工智能的一个子领域。在深入研究 GPT-4 和 ChatGPT 之前，有必要先了解一下 NLP 及其相关领域。
人工智能有不同的定义，但其中一个定义（或多或少是共识）认为，人工智能是指开发能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统。根据这一定义，许多算法都属于人工智能的范畴。例如，考虑一下 GPS 应用中的交通预测任务或策略游戏中使用的基于规则的系统。在这些例子中，从用户的角度来看，机器似乎需要智能才能完成这些任务。
ML 是人工智能的一个子集。在 ML 中，我们并不试图直接实现人工智能系统使用的决策规则。相反，我们试图开发一种算法，让系统从实例中自我学习。自 20 世纪 50 年代开始研究 ML 以来，已经有很多 ML 算法被提出。
其中，深度学习算法的应用比较广泛。深度学习是 ML 的一个分支，主要研究受大脑结构启发的算法。这些算法被称为人工神经网络。它们可以处理大量数据，在图像和语音识别以及 NLP 等任务中表现出色。
GPT-4 和 ChatGPT 基于一种特殊的深度学习算法，称为 Transformer。Transformer 就像阅读机器。它们会关注句子或文本块的不同部分，以理解其上下文并做出连贯的反应。它们还能理解句子中单词的顺序及其上下文。这使它们在执行语言翻译、问题解答和文本生成等任务时非常有效。
NLP 是人工智能的一个子领域，侧重于使计算机能够处理、解释和生成人类自然语言。现代 NLP 解决方案基于 ML 算法。NLP 的目标是让计算机能够处理自然语言文本。这一目标涵盖了广泛的任务：
文本分类：将输入文本归类到预定义的组中。这包括情感分析和主题分类等。公司可以利用情感分析来了解客户对其服务的看法。电子邮件过滤就是主题分类的一个例子，电子邮件可以归入 “个人”、“社交”、“促销 “和 “垃圾邮件 “等类别。
自动化翻译：自动将文本从一种语言翻译成另一种语言。包括将代码从一种编程语言翻译成另一种编程语言，例如从 Python 翻译成 C++。
回答问题：根据给定文本回答问题。例如，在线客户服务网站可以使用 NLP 模型来回答有关产品的常见问题，教育软件也可以使用 NLP 来回答学生有关所学主题的问题。
文本生成：根据给定的输入文本（称为提示）生成连贯、相关的输出文本。
如前所述，LLM 是试图解决文本生成等任务的 ML 模型。LLM 使计算机能够处理、解释和生成人类语言，从而实现更有效的人机交流。为了做到这一点，LLMs 会对大量文本数据进行分析或训练，从而学习句子中单词之间的模式和关系。可以使用各种数据源来执行这一学习过程。这些数据可以包括维基百科、Reddit、成千上万本书的档案，甚至互联网本身的档案中的文本。在输入文本的情况下，这种学习过程可以让 LLMs 预测最有可能出现的后续词语，从而对输入文本做出有意义的回应。在过去几个月里发布的现代语言模型规模庞大，并已在大量文本上进行过训练，现在可以直接执行大多数 NLP 任务，如文本分类、机器翻译、问题解答等。GPT-4 和 ChatGPT 模型就是擅长文本生成任务的现代 LLM。
LLM 的发展可以追溯到几年前。它始于简单的语言模型，如 n-grams 模型，这种模型试图根据前一个词来预测句子中的下一个词。N-gram 模型使用词频来实现这一目的。预测出的下一个单词是 n-gram 模型所训练的文本中前一个单词之后出现频率最高的单词。虽然这种方法是一个良好的开端，但由于 n-gram 模型在理解上下文和语法方面需要改进，导致生成的文本不连贯。
为了提高 n-gram 模型的性能，人们引入了更先进的学习算法，包括递归神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM) 网络。与 n-gram 相比，这些模型可以学习更长的序列，并能更好地分析上下文，但它们仍然需要高效处理大量数据的帮助。这些类型的递归模型在很长一段时间内都是最高效的模型，因此在自动机器翻译等工具中使用最多。