GPT-4 模型是OpenAI开发的第四代大型语言模型（LLM），它将是一个多模态模型，会提供完全不同的可能性-例如文字转图像、音乐甚至视频。GPT 全称为 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 建立在 GPT-3 之上，GPT-3 于 2020 年 5 月发布，并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 AI 界的军备竞赛
多模态或成GPT-4最大亮点
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 不仅可以将文本转化成相应的图像、音乐甚至是视频。在微软宣布前，机器学习专家 Emil Wallner 就在推特上预测，称 GPT-4 可能具备这种能力。
Sieber 则介绍了一些多模态 AI 产业化的潜在案例，例如多模态 AI 能够将电话呼叫的语音直接记录成文本。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。”
近期接受媒体采访时，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 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
OpenAI 的首席技术官 Mira Murati 认为少宣传是好事，但表示 GPT-4 可能会“为人们拓宽发展机会”。
GPT简介
GPT，即 Generative Pre-trained Transformer，是由 OpenAI 提出的一系列非常强大的预训练语言模型。该系列模型基于互联网上的可用数据上进行训练，在 NLP（自然语言处理）方面表现卓越，可用于问答、文章生成、机器翻译、代码生成和对话 AI 等。
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，这就导致了两个问题：缺乏大量的标注数据，模型也无法概括和泛化任务。
以下是GPT的演变历史
GPT-1
OpenAI 在 2018 年推出了 GPT-1，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。
GPT-2
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。
从 GPT-1 的 1.17 亿到 GPT-2 的 15 亿，超 10 倍的参数差距带来了性能上的飞跃。这似乎意味着，随着容量和参数量的增多，模型性能还有更大的潜力
GPT-3
2020 年 GPT-3 的参数量翻了 100 倍：1750 亿，其预训练数据量也高达 45TB（GPT-2 是 40GB，GPT-1 约 5 GB）。
事实证明，海量参数确实让 GPT-3 具备了更强大的性能，它在下游任务表现的非常好。即便是复杂的 NLP 任务，GPT-3 也表现惊艳：可以模仿人类写作，编写 SQL 查询语句、React 或 JavaScript 代码等。
InstructGPT
2022 年初推出全新的 InstructGPT 模型，只要 13 亿参数，效果就比 GPT-3 更好。InstructGPT能根据用户的反馈数据进行训练。
ChatGPT
ChatGPT，由 GPT-3.5 系列中的模型微调而成。自从去年 11 月发布以来，ChatGPT 迅速火爆全球。根据 Similarweb 的测算，其访问量已经从 1 月的 6.16 亿达到目前的超过 10 亿。
ChatGPT API
3月1日，OpenAI 放出了ChatGPT API（GPT-3.5-turbo 模型），1000个tokens为$0.002美元，等于每输出 100 万个单词，价格才 2.7 美金（约 18 元人民币），比已有的 GPT-3.5 模型便宜 10 倍。
GPT-4
GPT-4 模型是第四代大型语言模型（LLM），它将是一个多模态模型，会提供完全不同的可能性-例如文字转图像、音乐甚至视频。
