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在接下来的部分中，我们将提供各种 GPT 模型的广泛概述.

• GPT-4

GPT-4 是一个综合的多模态模型，它接受文本输入并产生文本输出。 未来的扩展还应该能够处理图像输入。 对于许多基本任务，GPT-4 和 GPT-3.5 模型之间的差异并不显着。 然而，在更复杂的推理情况下，GPT-4 比之前的任何模型都强大得多。 与其前身 GPT-3.5-Turbo 类似，GPT-4 针对聊天进行了优化。

• GPT-4: 这是 GPT-4 的基础模型，比任何 GPT-3.5 模型都更强大。 它针对聊天进行了优化，可以处理复杂的任务。 它已更新为最新的模型迭代，最多可处理 8,192 个令牌。 它使用截至 2021 年 9 月的数据进行训练。
• GPT-4-0314: 该变体是截至 2023 年 3 月 14 日的 GPT-4 的快照。与基础 GPT-4 不同，该模型不会收到更新，并将在新版本发布 3 个月后停产。 它最多可以处理 8,192 个代币，并使用截至 2021 年 9 月的数据进行了训练。
• GPT-4-32k: 与基础 GPT-4 类似，该模型针对聊天进行了优化，可以处理更多扩展的上下文。 它提供了 4 倍长的上下文长度，使其能够处理多达 32,768 个令牌。 与基础模型一样，它使用截至 2021 年 9 月的数据进行训练。
• GPT-4-32k-0314: 这是截至 2023 年 3 月 14 日的 GPT-4-32k 快照。与 GPT-4-0314 类似，该型号不会收到更新，并将在新版本发布 3 个月后停产。 它最多可以处理 32,768 个代币，并使用截至 2021 年 9 月的数据进行了训练。

• GPT-3

GPT-3，即生成式预训练 Transformer 3，是 OpenAI 开发的最先进的语言模型。 截至 2021 年 9 月我的最后一次知识更新，它代表了自然语言处理 (NLP) 技术最先进的示例之一。以下是有关 GPT-3 的一些关键细节:

• davinci: 这是 GPT-3 最大、最强大的变体之一，拥有 1750 亿个参数。 它能够处理各种自然语言理解和生成任务。
• curie: 居里是另一个模型尺寸，比达芬奇小，但仍然非常有能力。 它的参数数量较少，对于某些应用来说更具成本效益。
• babbage: Babbage 是 GPT-3 的较小模型变体，适合预算较多的应用程序或语言处理要求不高的应用程序。
• gpt-3.5-turbo: GPT-3.5-turbo 是一个多功能模型，拥有 1750 亿个参数，专为广泛的任务而设计。 它以其在各种自然语言处理任务中表现良好的能力而闻名。
• 多语言模型: OpenAI 还发布了针对特定语言或语系进行微调的 GPT-3 模型，例如西班牙语、中文等。 这些模型是为了在各自的语言中获得更好的性能而量身定制的。
• 微调模型: 除了基本模型之外，开发人员和组织还可以选择针对特定应用程序微调 GPT-3 模型。 这允许定制从内容生成到聊天机器人开发等任务。