OpenAI 的 GPT 系列模型一直以来都备受关注。

其中，GPT-3 最近在自然语言生成方面取得了一定的突破，但是其依然存在一些限制，例如对话的连贯性、多轮对话的处理等方面。

最近，OpenAI 推出了 ChatGPT4 模型，旨在解决这些挑战。

ChatGPT4 是 GPT-3 的 升级版，它在训练数据、模型结构和生成方式等方面都进行了改进。

具体来说，ChatGPT4 的 训练数据更加丰富和多样化，包括：来自社交媒体、新闻和百科等多个领域的数据。

数据加了多少？—— 真的加了巨多！

一图胜千言：

ChatGPT4 的模型结构也更加复杂和高级，它使用了更多的参数和更深的神经网络结构（目前体架构和超参数尚未公开），从而可以更好地处理多轮对话和连贯性问题。

还有，ChatGPT4 现在仍是基于深度神经网络的 transformer 架构，transformer 架构已经被证明在自然语言处理领域的多个任务上都具有出色的表现。

相比之下，这段时间的 ChatGPT3.5 更像是一个过渡版本，它并没有对模型结构进行太多改动，而是主要通过增加训练数据和微调模型超参数来提升性能。虽然 ChatGPT3.5 的性能虽然有所提高，但是其与 GPT-3 相比差距并不是很大。

ChatGPT3、ChatGPT3.5、ChatGPT4 它们之间的优劣作成表格是：

更多

除了 ChatGPT4，近年来还有许多其他的自然语言处理技术和应用也取得了重要进展。

例如，BERT、RoBERTa、ALBERT 等预训练模型在多个任务上都取得了领先的表现，它们不仅可以用于文本分类、命名实体识别等传统 NLP 任务，还可以用于问答、对话系统等更加复杂的应用场景。

近年来还涌现出了一些新的 NLP 应用，例如基于语言模型的文本生成、基于知识图谱的语义理解、基于多模态数据的情感分析等。

这些技术和应用的发展为 NLP 技术的应用和推广提供了更为广阔的空间和机会。

挑战

NLP 技术也面临着一些挑战和问题。例如，由于数据标注成本高、数据分布不均等原因，我们往往难以获得足够的高质量数据，这会对模型的性能和可靠性造成影响。

此外，NLP 技术在面对多语种、语言变体、口语化等复杂情况时，也会遇到一些困难。

下一篇文章，本瓜将讲下 GPT 们对于算力的消耗是有多么的大！大的离谱！这或许是种算力危机！请期待~

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