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在接下來的部分中，我們將提供各種 GPT 模型的廣泛概述.

• GPT-4

GPT-4 是一個綜合的多模態模型，它接受文字輸入並產生文字輸出。 未來的擴充也應該能夠處理影像輸入。 對於許多基本任務，GPT-4 和 GPT-3.5 模型之間的差異並不顯著。 然而，在更複雜的推理情況下，GPT-4 比之前的任何模型都強大得多。 與其前身 GPT-3.5-Turbo 類似，GPT-4 針對聊天進行了最佳化。

• GPT-4: 這是 GPT-4 的基礎模型，比任何 GPT-3.5 模型都更強大。 它針對聊天進行了最佳化，可以處理複雜的任務。 它已更新為最新的模型迭代，最多可處理 8,192 個令牌。 它使用截至 2021 年 9 月的資料進行訓練。
• GPT-4-0314: 該變體是截至 2023 年 3 月 14 日的 GPT-4 的快照。與基礎 GPT-4 不同，該模型不會收到更新，並將在新版本發布 3 個月後停產。 它最多可以處理 8,192 個代幣，並使用截至 2021 年 9 月的資料進行了訓練。
• GPT-4-32k: 與基礎 GPT-4 類似，該模型針對聊天進行了最佳化，可以處理更多擴展的上下文。 它提供了 4 倍長的上下文長度，使其能夠處理多達 32,768 個令牌。 與基礎模型一樣，它使用截至 2021 年 9 月的資料進行訓練。
• GPT-4-32k-0314: 這是截至 2023 年 3 月 14 日的 GPT-4-32k 快照。與 GPT-4-0314 類似，該型號不會收到更新，並將在新版本發布 3 個月後停產。 它最多可以處理 32,768 個代幣，並使用截至 2021 年 9 月的資料進行了訓練。

• GPT-3

GPT-3，即生成式預訓練 Transformer 3，是 OpenAI 開發的最先進的語言模型。 截至 2021 年 9 月我的最後一次知識更新，它代表了自然語言處理 (NLP) 技術最先進的範例之一。以下是有關 GPT-3 的一些關鍵細節:

• davinci: 這是 GPT-3 最大、最強大的變體之一，擁有 1750 億個參數。 它能夠處理各種自然語言理解和生成任務。
• curie: 居禮是另一個模型尺寸，比達文西小，但仍然非常有能力。 它的參數數量較少，對於某些應用來說更具成本效益。
• babbage: Babbage 是 GPT-3 的較小模型變體，適用於更注重預算的應用程式或那些對語言處理要求不高的應用程式。
• gpt-3.5-turbo: GPT-3.5-turbo 是一個多功能模型，擁有 1750 億個參數，專為廣泛的任務而設計。 它以其在各種自然語言處理任務中表現良好的能力而聞名。
• 多語言模型: OpenAI 也發布了針對特定語言或語系進行微調的 GPT-3 模型，例如西班牙語、中文等。 這些模型是為了在各自的語言中獲得更好的性能而量身定制的。
• 微調模型: 除了基本模型之外，開發人員和組織還可以選擇針對特定應用程式微調 GPT-3 模型。 這允許自訂從內容生成到聊天機器人開發等任務。