1.4 ChatGPT的特点与发展

与传统的搜索引擎相比，ChatGPT具有更高的智能化程度和交互性，它能够理解用户输入的自然语言，根据用户的需求提供相应的答案和建议，从而实现智能化对话。ChatGPT经历了多个版本的迭代，从GPT-1到GPT-4，每一次升级都带来了更强大的功能和更好的用户体验。ChatGPT的发展标志着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断扩展。未来，随着人工智能技术的持续发展，ChatGPT还将继续升级和完善，成为更加智能和人性化的交互工具，为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。

1.4.1 ChatGPT的特点

ChatGPT和搜索引擎是两种不同的技术，与我们熟悉的搜索引擎相比， ChatGPT有如下特点。

1. 对话式交互

ChatGPT是一个用于对话的语言模型，可以与用户进行对话。与传统搜索引擎不同，ChatGPT不仅提供答案，还可以处理复杂的问题，进行多轮对话，并提供更具连贯性的回答。

2. 自然语言理解

ChatGPT在训练过程中学习了大量的自然语言文本，能够更好地理解人类语言的含义、语境和隐含信息。相比之下，搜索引擎更依赖于关键词匹配和统计模型，可能无法准确理解查询的意图。

3. 上下文感知

ChatGPT能够理解对话中的上下文信息，并根据之前的交互提供更准确的回答。这使得它能够处理复杂的问题和多轮对话，并提供连贯的回答。搜索引擎通常只能根据单次查询提供静态的结果，无法持续跟踪和利用对话上下文。

4. 创造性和推理能力

由于具有生成文本的能力，ChatGPT可以创造性地生成新的、合理的回答，甚至可以在面对未知问题时进行推理和猜测。搜索引擎主要提供已有的信息和答案，缺乏创造性和推理能力。

5. 语言多样性

ChatGPT在训练中接触到了大量的不同领域和语言风格的文本，能够适应不同的对话场景和用户需求。相比之下，搜索引擎的结果受限于索引的网页和文档范围，可能无法涵盖所有语言和领域。

需要注意的是，尽管ChatGPT在对话交互方面有优势，但搜索引擎在提供广泛和及时的信息方面仍然非常有价值。两者可以相互补充，在不同的情境和需求下发挥作用。

1.4.2 ChatGPT的发展

ChatGPT的初始版本GPT-1于2018年6月11日发布，截至目前的最新版本GPT-4于2023年3月14日发布，其历史版本发布时间如图1-2所示。

1. GPT-1

2018年，GPT-1诞生，这一年也是自然语言处理的预训练模型元年。GPT-1采用Transformer 模型为核心结构，通过生成式预训练任务得到语言模型。 GPT-1只是一个还算不错的语言理解工具，而非对话式AI，且GPT-1使用的模型规模和数据量都比较小，这也促使了GPT-2 的诞生。

2. GPT-2

GPT-2 诞生于2019 年，同样基于Transformer模型，相比GPT-1，GPT-2 采用了更大的模型规模，GPT-1参数量为1.17亿，GPT-2参数量增至15亿；GPT-2拥有更大的语料库，GPT-1数据量为5GB，GPT-2数据量增至40GB。GPT-2在各种任务，如阅读、对话、写小说等方面性能有所提高，达到了当时的最佳效果。

3. GPT-3

GPT-3 进一步扩大模型规模，参数量为1750亿，是GPT-2 的117倍。作为一个无监督模型，GPT-3几乎不需要微调就能完成自然语言处理的绝大部分任务，如面向问题的搜索、阅读理解、语义推断、机器翻译、文章生成和自动问答等。该模型在诸多任务上表现卓越，显著优于GPT-2。但从GPT-3开始，其模型就不再完全公开了，只能通过API访问。

4. GPT-3.5

GPT-3.5 是由GPT-3 微调出来的版本，使用与GPT-3不同的训练方式，比GPT-3更强大。与GPT-3不同，GPT-3.5专注于会话生成，尤其是结构化对话生成任务。GPT-3.5参数量为6.2亿，比GPT-3要小得多。相比GPT-3，GPT-3.5在一些特定的对话生成任务上表现更加出色，同时更容易部署，这使得它成为许多公司和开发者构建智能聊天机器人和其他自然语言处理应用程序的首选。

5. GPT-4

2023年3月，GPT-4正式发布，它是OpenAI在扩展深度学习方面的最新里程碑，它能够接受图像输入并理解图像内容，能够处理超过25000个单词的文本。相比GPT-3.5，GPT-4在回答问题时的准确度更高，虽然在一般对话中的差距不明显，但若面对复杂的任务，两者的差距就会体现出来。GPT-4在各种职业和学术考试上表现水平与人类水平相当，比如在模拟律师考试中，它取得了排名前10%的好成绩，GPT-3.5排名则在后10%。有网友推测GPT-4的参数量已达到100万亿。