1.2.1　GPT模型的發展脈絡

自2018年以來，OpenAI推出的GPT系列模型不斷刷新人們對人工智能的認知，推動了大模型技術的快速發展。從最初的GPT-1到GPT-4.5，每一代模型都在參數規模、任務處理能力和應用場景上實現了顯著突破。下面將詳細介紹GPT系列模型的演進歷程，幫助大家更好地了解大模型的發展脈絡。

1．GPT-1：大模型的起點

2018年6月，OpenAI推出了GPT-1，這是GPT系列的開山之作。GPT-1采用了Transformer架構中的Decoder（Transformer架構分為Decoder和Encoder兩部分，即編碼器和解碼器）部分，擁有1.17億個參數。GPT-1通過無監督學習的方式預測下一個單詞來學習語言模式。盡管參數規模相對現在的大模型小了許多，但是GPT-1在文本生成、閱讀理解等基礎自然語言處理任務上取得了初步成果，為后續研究奠定了基礎。

2．GPT-2：泛化能力的突破

2019年2月，GPT-2問世，參數規模達到15億。GPT-2在更大規模的數據集上訓練，展現出了更強的泛化能力，能夠生成更長、更連貫的文本，并且在多種自然語言處理任務上無須微調就能表現出色。GPT-2的成功進一步證明了大模型在語言理解和生成方面的潛力。

3．GPT-3：規模和性能的飛躍

2020年5月，GPT-3以1750億的龐大參數數量震驚了人工智能研究領域。GPT-3在海量的互聯網文本數據上進行訓練，具備了強大的語言理解和生成能力，在文本生成、問答、翻譯等任務中表現出色，甚至能夠根據簡單的提示生成高質量的文本內容，許多情況下難以與人類撰寫的文本區分開來。其衍生模型，如Instruct GPT和ChatGPT，更是創新性地采用了RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，基于人類反饋的強化學習）技術，有效降低了模型輸出內容的有害性。GPT-3的發布標志著大模型技術進入了一個新的高度。

4．GPT-4：多模態時代的開啟

2023年3月，GPT-4實現了從單模態到多模態的重要跨越，不僅能處理文本，還能接收圖像輸入并生成文本回復。GPT-4在回答準確性、推理能力和處理復雜任務方面相比GPT-3有了顯著提升，在考試、專業任務等場景中的表現更加接近人類水平。

5．GPT-4 Turbo：開發者友好的升級

2024年4月，OpenAI推出了GPT-4 Turbo。相比GPT-4，GPT-4 Turbo支持更長的上下文對話，運行成本更低，并新增了JSON模式、可復現輸出、并行函數調用等功能。這些改進使開發者能夠更靈活地調整模型輸出，進一步降低了使用門檻。

上下文長度，是指模型在單次推理過程中可處理的全部Token序列的最大長度，如當用戶打開開啟新的DeepSeek會話，輸入提示詞后得到模型的輸出結果，這就是一個單次推理過程。在這個簡單的一來一回過程中，所有內容（輸入+輸出）的文字（Tokens）總和不能超過64K（DeepSeek-R1模型的上下文窗口長度為64K，約6萬多字）。

6．GPT-4o：多模態能力的全面拓展

2024年5月，GPT-4o的發布進一步拓展了GPT-4的能力邊界，能夠接收文本、音頻和圖像的組合輸入，并生成文本、音頻和圖像的任意組合輸出。GPT-4o的反應速度極快，能在232 ms內對音頻輸入做出反應，處理速度比GPT-4 Turbo提升了200%。此外，它支持50種語言，速率限制也提高了5倍，最高可達每分鐘1000萬個Token。

7．GPT-4o mini：輕量化與便捷化

2024年7月，GPT-4o mini誕生。作為GPT-4o的簡化版本，GPT-4o mini在保持一定性能的同時，針對特定場景或用戶對輕量化、便捷化的需求進行了優化。GPT-4o mini進一步降低了大模型的使用門檻，能夠更廣泛地應用于多種場景。

8．OpenAI o1模型：高效推理和多模態能力的新突破

2024年12月，OpenAI發布OpenAI o1模型。OpenAI o1模型是OpenAI推出的新一代人工智能模型，專注于提升復雜任務的推理效率和多模態處理能力。作為GPT系列的重要迭代，OpenAI o1在架構設計上融合了稀疏激活機制和動態計算分配技術，顯著降低了計算資源消耗，同時保持高精度輸出。其核心突破在于“任務自適應推理”，能根據問題復雜度動態調整計算路徑。例如，對簡單查詢快速響應，對數學推導或代碼生成等復雜任務則調用更深層網絡模塊，兼顧效率和性能。

9．GPT-4.5：讓模型具備高情商

2025年2月，OpenAI發布GPT-4.5模型。GPT-4.5模型的對話更加自然流暢，能夠更好地理解用戶意圖，并在對話中展現出更高的“情商”（EQ），如在處理情感性問題時提供更恰當的回應。

從GPT-1到GPT-4.5，GPT系列模型的演進不僅體現在參數規模的增長上，更在于其任務處理能力、多模態支持和應用場景的不斷拓展，為后續的大模型發展起到了重要的奠基作用。