近期，火爆出圈，上线仅仅2个月，的活跃用户就突破一亿。不少和“聊过天”的网友纷纷感叹，“只有你想不到，没有办不成的”。
什么是？
是由美国人工智能实验室开发的一个对话AI模型，于2022年11月正式推出，因其极其出色的文本生成和对话交互能力在世界范围内迅速走红。其中GPT是 Pre- （生成型预训练变换模型）的缩写。
的演变历程
GPT是公司基于谷歌的语言模型框架而开发出来的技术。
GPT，英文全称是 Pre- ，直译过来是生成型预训练-变换器 。名字前面加上chat，即“聊天生成型预训练-变换器”。
从算法模式的版本上，经历了GPT-1（2018年）、GPT-2（2019年）、GPT-3（2020年）和（2022年初）四个版本，未来有望生成新版本即GPT-4（预计2023年）。
GPT-1（2018年）：仅需要对预训练的语言模型做很小的结构改变，即加一层线性层，即可方面地应用于下游各种任务。 GPT-2（2019年）：使用zero-shot设定，基本实现一劳永逸，训练一个模型，在多个任务上都能使用。 GPT-3（2020年）不通过任何样例学习，而是利用少量样本去学习，更接近人脑学习模式。 （2022年初）：经过多任务的微调后，能在其他任务上实现zero-shot预测，泛化能力极大提升。（可以理解成是GPT-3的微调版本，与GPT-3相比更擅长遵循指令，回答更真实，且有害情绪输出大幅下降）。
可以理解成是GPT-3.5的微调版本，未来有望生成新版本即GPT-4，相较于，效果更加真实，模型的无害性实现些许提升，编码能力更强。
使用的新的AI训练方法，加大“人”的反馈权重，进行训练监督策略模型、训练奖励模型（ Mode，RM）、采用PPO（ ，近端策略优化）三个阶段的训练，在持续参数迭代的过程中，输入奖励模型，得到优化参数。且会不断重复第二和第三阶段，通过迭代，训练出更高质量的模型。
应用方向
作为平台级的产品，在B端和C端都有广泛的应用价值
对B端：
按照平台开放程度，包括三个层次的应用：
1，企业知识库（数据共享）；
2，系统（模型共享）；
3，营销工具（模型应用）；
对C端：
1，生成文本：可以根据用户的输入生成相关的文本，比如可以生成故事、文章、诗歌等。
2，回答问题：可以回答各种常见问题，比如历史、地理、数学、科学等。
3，对话：可以与用户进行对话，帮助用户解决问题、获取信息等。
4，记录和提醒：可以帮助用户记录信息，比如日程、清单等，并在合适的时候提醒用户。
5， 语音识别和合成：可以支持语音识别和合成，帮助用户完成语音控制任务等。
的主要特点
1，敢于质疑；
2，承认无知；
3，支持连续多轮对话；
4，主动承认错误；
5，大幅度提升准确度；
6，支持上下文理解；
7，大幅度提升了对用户意图的理解。
有待提升空间：
随着自然语言处理和语言建模领域的快速发展，很难预测将会有哪些进一步的改进。但是，还是有一些局限性和潜在的改进领域：
局限性：
一是按照语料库的模式生成文本，缺乏人类的创造力、想象力，没有自由发挥的空间。
二是不具备情感方面的体现，生成的东西不接地气；
三是不够严谨，有时候会生成乱码，或者语无伦次。
需改进领域：
1，提升模型处理大量复杂输入的容量和能力。
2，提高模型以生成更自然、更像人类文本的能力。
3，向模型添加额外的功能，例如处理多种语言的能力或处理更复杂的任务(如摘要或翻译)的能力。
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