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ChatGPT Pro 是 near unlimited，而非真正的 unlimited。 所以对于轻度用户来说，ChatGPT Plus 依然是最佳的选择，o1 pro 的存在也许是为了衬托 o1 的性价比吧。 X 上有个投票 [1]，发起人说他猜测有十分之一的人从免费用户转为 Plus 用户，其中又会有另外十分之一的人从 Plus 用户转为 Pro 用户。 Sam Altman 自己也说了，Plus 可以满足绝大多数用户的需求，所以 o1 pro 并不是必备项 [2]。 我今天也看了许多真实的测评，来分享一些质量比较高的结论。 比如有人在 Reddit …

2023年3月14日 · We used GPT‑4 to help create training data for model fine-tuning and iterate on classifiers across training, evaluations, and monitoring. GPT‑4 deepens the conversation on Duolingo. Be My Eyes uses GPT‑4 to transform visual accessibility. Stripe leverages GPT‑4 to streamline user experience and combat fraud.

2024年6月18日 · GPT系列模型的基本原理是训练模型学习恢复预训练文本数据，通过只包含解码器的 Transformer 模型将广泛的世界知识进行压缩，使模型能够获得全面的能力。 这一过程中，关键的两个要素是训练模型准确预测下一个词的Transformer语言模型，以及扩大语言模型和预训练数据的规模。 上图展示了GPT系列模型技术演进的示意图，其中实线表示明确的进化路径，虚线则表示较弱的进化关系。 OpenAI对大语言模型的研发历程可以划分为早期探索、路线确立、能力 …

2025年1月7日 · GPT （Generative Pre-trained Transformer）是一个由 OpenAI 开发的自然语言处理模型，它代表了人工智能领域的一次重大突破。 GPT模型的核心是Transformer架构，这是一种使用自注意力机制的深度学习模型，能够捕捉输入数据中长距离的依赖关系。

2023年9月20日 · GPT 原文标题为 Improving Language Understanding by Generative Pre-Training，即使用通用的预训练模型来提升语言理解能力（Generative Pre-Training 也可理解为“生成式预训练”）。 GPT 这个名字就来源于 Generative Pre-Training。 从论文标题可以引出了两个问题： 什么是通用？ 在学习通用的，迁移性强的文本特征表达时，什么目标函数是有效的？ 有了通用的特征表达之后，如何将它迁移到不同下游任务？ GPT 使用了预训练 + 微调的方式解决了 …

GPT 给出的解决方法是： Semi-supervised Training，即先以无监督的方式在大量无标注的文本上做 Pre-training，再先以有监督的方式在少量有标注的文本上做 fine-tuning。 GPT 证明了通过这样的训练方式得到的 task-agnostic 的模型，在很多自然语言处理任务的性能都有了提升。

GPT 系列是由 OpenAI 开发的 自然语言处理 模型，GPT-1 到 GPT-4 的区别如下： GPT-1： GPT-1 是 OpenAI 于2018年发布的第一个生成式 预训练 模型。 它采用了基于 Transformer 架构，并使用了大量的预训练文本数据进行训练，但参数量相对较小，约为1.1亿。 GPT-1 具有处理简单语言任务的能力，但在某些复杂语境下可能表现不佳。 GPT-2： GPT-2 是 GPT-1 的升级版本，于2019年发布。 与GPT-1 相比，GPT-2 具有更大的模型规模和更多的参数，参数量到了15亿， …

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