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总结而言，GPT-2在GPT-1的基础上采用单向语言模型，并舍去微调阶段，利用高质量多样化的大文本数据训练得到一个巨型模型，最终在语言模型相关的任务中取得了不错的成绩。 在预训练阶段，GPT-1模型学习文本的语义向量；在微调阶段，GPT-1模型根据具体任务进行调整，以解决下游任务。 2022年11月30日，OpenAI发布了一款具有多种能力的通用大模型ChatGPT，开启了人工智能新时代的序幕。 ChatGPT不仅可以生成文本、回答问题、摘要、翻译，还可以与用户进行自然和流畅的对话，根据用户的输入创造出各种有趣和有创意的内容。 这个预测是基于使用与GPT-4相同的方法训练的模型，但是计算资源只有GPT-4的1/10000。 这个预测是在训练开始后不久就做出的，没有借助任何中间结果。
要想了解 ChatGPT的核心，我们需要先明白GPT-3有哪些问题，以及ChatGPT是如何解决这些问题的。 GPT-1模型由12个Transformer模块组成，每个Transformer模块只包含解码器中的掩码多头注意力和后面的前馈层，它们的计算公式如下所示。 GPT-1模型的结构是基于 Transformer 的解码器部分，它只使用了一种注意力机制，即掩码多头注意力。 如果要总结近几年来大语言模型最大的技术进步，那可能就是模型规模的快速增长了，如图3-12所示。
综合得分是通过使用每个考试的公开可用方法来合并选择题和非选择题得分来计算的。 如果我们能够在训练之前预测模型的能力，那么我们就可以更好地做出关于对齐、安全和部署的决策。 除了预测最终损失之外，OpenAI还开发了一种方法，可以预测一些更具解释性的能力指标。 其中一个指标是模型在HumanEval数据集上的通过率。 HumanEval是OpenAI自己收集的一个数据集，它包含了164个原创的编程问题，涉及到语言理解、算法、简单数学和软件面试等方面。 OpenAI成功地用只有1/1000计算资源的模型来预测了GPT-4在HumanEval数据集上的通过率，如图6-2所示。 该模型的训练分为两个阶段：第一阶段是无监督地用语言模型进行预训练，第二阶段是有监督地用微调的方法解决下游任务。 通过这个过程，我们可以认为ChatGPT已经具备了一定的能力，能够理解用户问题中的意图，并且根据意图生成相对高质量的答案。
例如，在2022年11月，OpenAI发布了ChatGPT，它有1750亿个参数。 而在今年3月发布的GPT-4则有万亿级别的参数。 复杂系统学科已经对"涌现"现象进行了深入的研究。 它指的是当一个复杂系统由许多微观个体组成，这些个体相互作用并达到一定的数量时，就会在宏观层面上表现出一些微观个体无法解释的特性。 OpenAI还在为机器学习模型设计的传统基准上评估了GPT-4。 结果显示，GPT-4大大优于现有的大型语言模型，以及大多数最优模型。 接下来我们具体介绍下GPT-4做了哪些不一样的事，这个最强大模型是如何诞生的。 第一步，从Common Crawl的不同版本中下载数据，并根据其与若干高质量参考语料库的相似度进行筛选。 此外，GPT-2 还扩展了词表的大小到 50257，输入的上下文大小从 512 扩展到了1024，并且使用更大的批处理大小（512）。
第三阶段是使用强化学习微调预训练模型，无需人工标注数据，只需借助上一阶段训练好的奖励模型作为奖励函数。 然后，对于每个抽取的问题，用近端策略优化模型生成回答，并用奖励模型评估回答的质量得分。 目前有两种被认为具有涌现能力的任务，第一种是上下文学习（少样本提示），用户只需要给出几个例子，大模型就可以在不调整参数的情况下处理好任务。 思维链本质上是一种特殊的少样本提示，它要求用户把一个复杂问题的推导过程写出来，并提供给大语言模型，这样大语言模型就可以完成一些相对复杂的推理任务。 那么，一个模型要达到多大的规模才能具备涌现能力呢？