2025年8月07日·2 分钟
从 GPT-1 到 GPT-4：OpenAI GPT 模型的历史
探索 OpenAI GPT 模型的演进史，从 GPT-1 到 GPT-4o，了解每一代如何在语言理解、可用性和安全性上取得进展。
探索 OpenAI GPT 模型的演进史，从 GPT-1 到 GPT-4o，了解每一代如何在语言理解、可用性和安全性上取得进展。
GPT 系列模型是一类大型语言模型，其目标是预测文本序列中的下一个词。它们读取海量文本，学习语言使用的模式，然后利用这些模式来生成新文本、回答问题、编写代码、总结文档等等。
缩写本身说明了核心思想：
理解这些模型如何演进，有助于明白它们能做什么、不能做什么，以及为什么每一代都会带来能力上的跃升。每个版本都反映了关于模型规模、训练数据、目标函数和安全工作的具体技术选择与权衡。
本文按时间顺序提供高层概览：从早期语言模型与 GPT-1，经过 GPT-2 和 GPT-3，直到指令微调与 ChatGPT，最后讲到 GPT-3.5、GPT-4 与 GPT-4o 系列。沿途我们将观察主要技术趋势、使用模式的变化，以及这些变化对大语言模型未来的启示。
在 GPT 出现之前，语言模型已经是自然语言处理（NLP）研究的核心部分。早期系统是n-gram 模型，通过固定窗口内前几个词的计数来预测下一个词。它们支持拼写纠正和基础自动补全，但在长程上下文和数据稀疏性方面表现欠佳。
下一步是神经语言模型。前馈网络，随后是循环神经网络（RNN），尤其是 LSTM 和 GRU，它们学习分布式词表示并在理论上能处理更长序列。与此同时，像 word2vec 和 GloVe 的模型普及了词嵌入，表明从原始文本进行无监督学习可以捕捉丰富的语义结构。
不过，RNN 训练慢、难并行化，仍在超长上下文上困难重重。突破来自 2017 年的论文 “Attention Is All You Need”，提出了 transformer 架构。Transformer 用自注意力替代了循环，使模型能直接连接序列中任意两个位置，训练高度并行化。
这为把语言模型的规模放大到 RNN 无法企及的程度打开了大门。研究者开始意识到，一个在海量语料上训练以预测下一个 token 的大型 Transformer，可以在没有任务特定监督的情况下学习句法、语义甚至某些推理技巧。
OpenAI 的关键想法是把这形式化为生成式预训练：首先在大规模互联网语料上训练一个仅解码器（decoder-only）的 Transformer来建模文本，然后用很少的额外训练将同一模型适配到下游任务。这个方法承诺了用一个通用模型替代多个狭窄模型的可能性。
从小型、任务专用系统转向大型生成式预训练 Transformer 的概念转变，奠定了第一代 GPT 模型及其后续整个系列的基础。
GPT-1 标志着 OpenAI 向后续 GPT 系列迈出的第一步。2018 年发布时，它拥有 1.17 亿参数，基于 2017 年提出的 Transformer 架构。虽然后来被认为规模小，但它确立了所有后续 GPT 模型遵循的核心配方。
GPT-1 的训练思想简单却强大：
预训练阶段，GPT-1 学习在主要来自 BooksCorpus 和类似维基的语料中预测下一个 token。这个目标不需要人工标签，使模型能够吸收关于语言、文体和事实的广泛知识。
预训练后，相同模型通过监督学习在经典 NLP 基准上进行微调：情感分析、问答、文本蕴涵等。模型在顶部加一个小的分类头，然后对整个（或大部分）模型进行端到端训练以适应每个标注数据集。
关键方法论点在于同一预训练模型可以被轻量地适配到许多任务，而不是为每个任务从头训练独立模型。
尽管规模相对较小，GPT-1 仍带来了若干有影响力的发现：
GPT-1 已显示出早期的零样本与少样本泛化迹象，尽管那时评估仍主要依赖对每个任务单独微调模型。
GPT-1 并非面向消费者部署或广泛开发者 API。若干因素使其保持研究范畴：
尽管如此，GPT-1 设定了模板：在大规模文本语料上进行生成式预训练，然后做简单的任务微调。后续每一代 GPT 模型都可视为这一第一代生成式预训练 Transformer 的扩展与精炼。
2019 年发布的 GPT-2 是第一款真正引起全球关注的 GPT 模型。它将 GPT-1 的架构从 1.17 亿参数扩大到 15 亿参数，展示了简单放大 Transformer 语言模型能带来的巨大进步。
在架构上，GPT-2 与 GPT-1 非常相似：都是仅解码器的 Transformer，使用下一个 token 预测目标，并在大型网络语料上训练。关键差异在于规模：
这一跳跃显著提升了流畅性、长段落连贯性以及在不做任务特定训练下响应提示的能力。
GPT-2 让许多研究者重新思考“仅仅”下一词预测能做什么。
未经任何微调，GPT-2 就能执行一些零样本任务，例如：
在提示中加入几个示例（少样本）后，性能通常进一步提高。这提示大型语言模型可以在内部以提示中的上下文示例作为隐式“编程接口”来表示各种任务。
强大的生成质量引发了关于大型语言模型滥用的公共讨论。OpenAI 最初没有直接发布完整的 15 亿参数模型，理由包括：
因此 OpenAI 采取了分阶段发布策略：
这一渐进方法是关于 AI 部署政策的早期示例之一，强调基于风险评估与监测的发布策略。
即便是较小的 GPT-2 检查点也催生了一波开源项目。开发者对模型进行微调，用于创意写作、代码自动完成和实验性聊天机器人。研究者则探测其偏差、事实性错误与失败模式。
这些实验改变了许多人对大型语言模型的看法：从小众研究产物变为通用文本引擎。GPT-2 的影响设定了公众对 GPT-3、ChatGPT 以及后续 GPT-4 级模型的预期，并推动关于治理与安全的讨论不断深入。
GPT-3 于 2020 年发布，标称 1750 亿参数，比 GPT-2 大了 100 多倍。这个数字吸引了大量关注：它暗示了巨大的记忆能力，但更重要的是，它解锁了此前规模下少见的行为。
GPT-3 的核心发现是in-context learning（上下文学习）。无需微调模型，只需把几个示例放入提示：
模型并未更新权重；它把提示本身当作一种临时训练集来利用。这催生了“零样本、一次样本和少样本”提示方法，并引发了第一轮**提示工程（prompt engineering）**潮流：通过精心构造指令、示例与格式来在不改动模型的情况下诱导更好行为。
与可下载权重的 GPT-2 不同，GPT-3 主要通过商业 API提供。OpenAI 在 2020 年启动了私测的 OpenAI API，把 GPT-3 定位为开发者可通过 HTTP 调用的通用文本引擎。
这把大型语言模型从小众研究工具变成了广泛的平台。初创公司与企业不必自己训练模型，就能通过一个 API key 快速试验想法，按 token 付费。
早期采用者迅速探索出一些后来成为常态的模式：
GPT-3 证明了单一通用模型（通过 API 可访问）能够驱动广泛应用，为 ChatGPT 及后续的 GPT-3.5、GPT-4 打下基础。
基础的 GPT-3 仅以在互联网规模文本上预测下一个 token 作为训练目标。这个目标使其擅长延续模式，但不一定擅长“按人们的要求去做”。用户常常需要精心构造提示，否则模型可能：
研究者将这种模型行为与人类期望之间的差距称为对齐问题（alignment problem）：模型行为并未可靠地与人类意图、价值观或安全期望一致。
OpenAI 的 InstructGPT（2021–2022） 是一个转折点。除了仅在原始文本上训练外，他们在 GPT-3 基础上增加了两个关键阶段：
这产生了：
用户研究显示，较小的 InstructGPT 模型往往比更大的基础 GPT-3 模型更受偏好，表明对齐与界面质量可能比单纯规模更重要。
ChatGPT（2022 年末） 将 InstructGPT 的方法扩展到多轮对话。它本质上是一个 GPT-3.5 级模型，在对话数据上用 SFT 与 RLHF 进行微调，而不是仅用单次指令–响应对。
OpenAI 发布了一个简单的聊天界面：
这降低了非技术用户的使用门槛：无需提示工程知识、无需编程或配置——只要输入文本就能得到答案。
结果是一次大众化突破：建立在多年 Transformer 研究和对齐工作的技术，突然变成了任何有浏览器的人都能接触的产品。指令微调与 RLHF 使系统在广泛发布时感觉更合作、更安全，而聊天界面则把研究模型转变为全球性的日常工具。
GPT-3.5 标志着大型语言模型从主要的研究好奇心转向日常实用工具的时刻。它位于 GPT-3 与 GPT-4 之间，但真正重要之处在于其可及性与实用性。
技术上，GPT-3.5 在 GPT-3 架构上做了改进：更好的训练数据、优化方法更新以及大量的指令微调。该系列中的模型（如 text-davinci-003 以及后来的 gpt-3.5-turbo）在遵循自然语言指令、回应安全性和多轮对话连贯性方面都优于 GPT-3。
这使 GPT-3.5 成为通向 GPT-4 的自然过渡：在日常任务上展现更强的推理、处理更长提示并提供更稳定的对话行为，而无需承担 GPT-4 那样的复杂性与成本跳跃。
2022 年末首个公开版 ChatGPT 由 GPT-3.5 级模型提供支持，并通过 RLHF 进行微调。这显著改善了模型如何：
对很多人来说，ChatGPT 是他们第一次亲身体验大型语言模型，它也设定了“AI 聊天”应有的使用感受。
当 OpenAI 在 API 中发布 gpt-3.5-turbo 时，它在价格、速度与能力之间提供了有吸引力的平衡。它比早期 GPT-3 模型更便宜、更快，且在指令遵循与对话质量上更好。
这种平衡使其成为许多应用的默认选择：
因此 GPT-3.5 在解锁实际产品、经济可行性与对齐可用性方面发挥了关键的过渡作用。
2023 年发布的 GPT-4 标志着从“大型文本模型”向具备更强推理能力且支持多模态输入的通用助手的转变。
与 GPT-3 和 GPT-3.5 相比，GPT-4 更关注：
旗舰家族包括 gpt-4 与后来的 gpt-4-turbo，后者旨在以更低成本和更低延迟提供类似或更好的质量。
GPT-4 的一项重要特性是其多模态能力：除文本输入外，它还能接受图像。用户可以：
这使 GPT-4 不再像仅限文本的模型，而更像一个以语言交流的通用推理引擎。
GPT-4 的训练与调优更强调安全与对齐：
像 gpt-4 和 gpt-4-turbo 这样的模型成为严肃生产用途（客户支持自动化、编码助手、教育工具与知识检索）的默认选择。GPT-4 为后续如 GPT-4o 与 GPT-4o mini 的变体奠定了基础，这些变体在效率与实时交互方面进一步推进，同时继承了 GPT-4 的推理与安全提升。
GPT-4o（“omni”）标志着从“无条件追求最高能力”向“快速、廉价与始终在线”的转变。其设计目标是在保有 GPT-4 级别质量的同时显著降低运行成本并实现低延迟的实时交互体验。
GPT-4o 将文本、视觉与音频统一在一个模型中。它原生处理：
这种一体化减少了延迟与系统复杂性。GPT-4o 可以近实时响应、流式输出并在对话中无缝切换模态。
GPT-4o 的关键设计目标是效率：提高每美元性能并降低请求延迟。这让 OpenAI 与开发者能够：
结果是曾经仅限于昂贵 API 的能力，现在对学生、爱好者、小型初创和首次尝试 AI 的团队也变得可及。
GPT-4o mini 在牺牲部分峰值能力的前提下换取速度与极低成本，适合：
由于 4o mini 经济实惠，开发者可以将其嵌入更多场景——应用内、客户门户、内部工具甚至预算有限的服务中，而无需过度担心使用费用。
GPT-4o 与 GPT-4o mini 将先进 GPT 功能扩展到实时、对话和多模态使用场景，同时扩大了可实际构建并从中受益的人群范围。
贯穿每代 GPT 的若干技术潮流包括：规模、反馈、安全与专用化。这些共同解释了为何每次发布会带来质的不同，而不仅仅是量的增加。
推动 GPT 进步的关键发现之一是规模律（scaling laws）：当你以平衡的方式增加模型参数、数据规模与计算量时，性能通常在许多任务上平滑且可预测地提升。
早期模型表明：
这带来系统化方法：
原始 GPT 模型强大但对用户期望无感。RLHF 将它们塑造成有用的助手：
随着时间推移，这演化为指令微调 + RLHF：先在大量指令–回应对上微调，然后用 RLHF 精炼行为。这一组合支撑了 ChatGPT 风格的交互体验。
随着能力增长，对系统性安全评估与策略执行的需求也在增加。
技术做法包括：
这些机制不断迭代：新评估发现失败模式，反馈到训练数据、奖励模型与过滤器中。
早期发布围绕单一“旗舰”模型及少量小变体展开。随着成熟，趋势转向面向不同约束与用例的模型家族：
本质上，这反映了一个成熟的技术栈：共享的基础架构与训练管道，随后进行有针对性的微调与安全层处理以产出多样化的产品组合，而非单一巨物。这一多模型策略现已成为 GPT 演进中的重要技术与产品趋势。
GPT 模型把基于语言的 AI 从小众研究工具变成了很多人和组织赖以构建的基础设施。
对开发者而言，GPT 模型表现得像一个灵活的“语言引擎”。不再手写规则，开发者发送自然语言提示并得到文本、代码或结构化输出。
这改变了软件设计方式：
因此，很多产品现在把 GPT 作为核心组件而非附加功能。
公司在内部和面向客户的产品中都使用 GPT：
内部场景包括自动化支持分流、草拟邮件与报告、协助编程与 QA、分析文档与日志。对外则驱动聊天机器人、生产力套件中的 AI 副手、编码助手、内容与营销工具，以及面向金融、法律、医疗等领域的行业专用副手。
API 与托管产品使得在不管理基础设施或从头训练模型的情况下添加高级语言功能成为可能，降低了中小型组织的进入门槛。
研究者用 GPT 进行头脑风暴、生成实验代码、草拟论文与用自然语言探索想法。教育者和学生借助 GPT 获得解释、练习题、辅导与语言支持。
作家、设计师与创作者则把 GPT 作为大纲制定、创意发想、世界构建与润色草稿的协作者，从而加速探索过程。
GPT 的普及也带来严肃的担忧：自动化可能导致某些岗位变化或替代，同时对其他岗位的需求上升，促使劳动力向新技能转型。
由于训练数据来自人类文本，若无恰当限制，模型可能反映并放大社会偏见。它也可能生成看似可信却不正确的信息，或被用于大规模生成垃圾信息、宣传和误导内容。
这些风险促使了对齐技术、使用政策、监测以及检测与溯源工具的研发。在 GPT 持续进化的过程中，如何在强大应用与安全、公平与信任之间找到平衡仍是开放问题。
随着 GPT 模型变得更有能力，核心问题从“我们能不能构建它们？”转向“我们应该如何构建、部署与治理它们？”
效率与可及性。 GPT-4o 与 GPT-4o mini 暗示了高质量模型变得廉价、可运行在更小服务器甚至个人设备上的未来。关键问题包括：
个性化而不过拟合。 用户希望模型记住偏好、风格与工作流，同时不泄露数据或过度偏向单一观点。开放问题包括：
可靠性与推理。 即便是顶级模型仍会出现幻觉、无声失败或在分布偏移下表现不稳。研究正探索：
规模化的安全与对齐。 随着模型通过工具和自动化获得更多代理能力，把它们与人类价值对齐并在持续更新中保持对齐仍然是挑战。这还涉及文化多元主义：哪些价值与规范被编码，如何处理分歧？
监管与标准。 各国政府与行业组织正在制定关于透明度、数据使用、水印与事故报告的规则。开放问题包括：
未来的 GPT 系统可能更高效、更个性化并更紧密地集成到工具与组织中。伴随着新能力，预计会有更规范的安全实践、独立评估与更清晰的用户控制。GPT-1 到 GPT-4 的历史表明进展稳步，但也提示技术进步必须与治理、社会参与及对现实影响的严谨测量同步推进。
GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型是大型神经网络，训练目标是预测序列中的下一个词。通过在大规模文本语料上以此目标训练，它们学习了语法、风格、事实和某些推理模式。训练完成后，它们可以：
了解历史可以澄清：
这也能帮助设定现实预期：GPT 是强大的模式学习器，但并非万无一失的权威。
主要里程碑包括：
指令微调和 RLHF 让模型更契合人类期望。
两者结合后：
GPT-4 与早期模型相比在多方面有所不同：
这些变化把 GPT-4 从单纯的文本生成器推进为通用助手。
GPT-4o 和 GPT-4o mini 更侧重“速度、成本与实时使用”，而不是仅追求极限能力。
它们让高级 GPT 功能在更广泛的场景和更大规模的使用中实际可行。
开发者通常将 GPT 用于：
因为以 API 提供，团队可以在不训练或托管自有大模型的情况下集成这些能力。
当前 GPT 模型的主要限制与风险包括：
在关键场景中，应对输出进行验证、结合检索与校验器，并保留人工监督。
文章指出若干可能塑造未来 GPT 系统的发展方向：
总体方向是更强大但更可控、可解释和负责任的系统。
文章给出若干实用建议：
有效使用 GPT 意味着把其优势与技术与恰当的保障与产品设计配合起来。