傳播學之父威爾伯·施拉姆曾說過：“這一天的前23個小時，人類傳播史上幾乎全都是空白，一切重大的發展都集中在這一天的最後7分鐘。正是這最後7分鐘，譜寫了人類歷史的黃金時期，而午夜前的最後3秒卻翻開了人類邁進信息化社會的新篇章。”
這句話用來形容技術進化也很合適。人類絕大多數時間都處在“科技大停滯”的狀態，而科技大爆炸來的時候常常是“一句招呼都不打”。近期，人工智能（AI）技術的發展，就讓大家切實感受到了科技的“暴力美學”。
在ChatGPT出現前，有人悲觀地認為，AI領域已經形成巨大泡沫。但眼下，AI呈現出全新的價值，讓行業重現百家爭鳴的熱鬧景象。
3月15日凌晨，OpenAI發布大型多模式模型GPT-4，GPT-4不僅能夠處理圖像內容，且回复的準確性亦有所提高，在官方演示中，GPT-4只花了10秒，就識別了手繪網站圖片，並根據要求實時生成了網頁代碼製作出了幾乎與手繪版一樣的網站，堪稱“王炸級”產品。
圖| OpenAI
3月16日，提前一個月宣傳造勢，備受關注的百度文心一言揭開神秘面紗。雖然發布會一開始，百度股價便出現斷崖式下跌，李彥宏也坦言產品沒有完全準備好，但這並不影響市場的龐大需求。
發布會後1小時內，排隊申請文心一言企業版API調用服務測試的企業用戶已達3萬多家，申請產品測試網頁多次被擠爆。
3月17日，在“用AI重塑生產力”活動上，美國科技巨頭微軟宣佈為其Microsoft 365應用和服務推出一款新的AI驅動的產品Copilot，由OpenAI本週發布的GPT-4提供技術支持，旨在像助手一樣，用AI幫助用戶生成文檔、表格、電子郵件、PPT等。這意味著，超12億人（微軟官方數據）將會解放雙手，獲得AI帶來的生產力提升。
對於天天碼字的小編來說，只有一個詞——想擁有！
圖| 微軟
時至今日，已經沒有人會懷疑AI以及大語言模型的重要性了。更大、更快、更強，又意味著什麼呢？ 有人說，ChatGPT的出現，終於讓人類的一隻腳邁進了元宇宙。
任何指數增長的曲線初期，拉近了看都不過是一個平淡的緩坡，但只有回顧整個歷史的時候，我們才會知道這條曲線最終會加速到怎樣的高度。
今天我們就來回顧一下GPT家族的進化史，看看它是如何一步步讓全世界科技大廠黯然失色的。
GPT的升級之路
過去十年間，谷歌、臉書、亞馬遜、蘋果和微軟等科技巨頭紛紛開啟AI軍備競賽，先後成立專門的AI實驗室，而業界公認的頂級AI實驗室只有三家：背靠谷歌的DeepMind、 背靠微軟的OpenAI和背靠臉書的FAIR 。其中，被谷歌收購的DeepMind因擁有AlphaGo（阿爾法狗）最為家喻戶曉。
圖| AlphaGo戰勝圍棋世界冠軍李世石
2015年12月，特斯拉汽車創始人埃隆·馬斯克，格雷格·布羅克曼(OpenAI聯合創始人兼總裁)、山姆·阿爾特曼(OpenAI首席執行官)、彼得泰爾(Paypal創始人)以及伊利亞·蘇特斯科夫(師從神經網絡之父杰弗裡·辛頓，OpenAI首席科學家)等數位矽谷大佬拿出了10億美元，在舊金山創立了OpenAI Inc.。
圖| 阿爾特曼和馬斯克
OpenAI Inc.設立之時就是一家非盈利組織，他的目標就是研發通用且開放的的人工智能來對抗谷歌的DeepMind“霸權”。
2016年，微軟Azure雲服務為OpenAI提供了算力條件，使得日後的ChatGPT要進行大規模深度學習、神經網絡渲染等都成為可能。
2017年，Google團隊首次提出基於自我注意力機制的Transformer模型，並將其應用於自然語言處理。 OpenAI應用了這項技術，2018年發布了最早的一代大型模型GPT-1（GPT是Generative Pre-trained Transformer的簡稱，中文為生成型預訓練變換模型） 。
最初的GPT-1，運用幾十億文本檔案的語言資料庫進行訓練，模型的參數量為1.17億個，據說效果一般；2019年，GPT-2發布，模型參數量提高到15億個，效果仍然很一般； 可OpenAI堅持“大力出奇蹟”的想法，繼續擴大它的參數量，得益於更高的數據質量和更大的數據規模，GPT-2有了驚人的生成能力。
2020年，GPT-3誕生，參數量達到了創紀錄的1750億個，其訓練參數是GPT-2的10倍以上，技術路線上則去掉了初代GPT的微調步驟，直接輸入自然語言當作指示，給GPT訓練讀過文字和句子後可接續問題的能力，同時包含了更為廣泛的主題。
這一次，結果終於不同，大家發現它的對話功能一下子達到了相當高的水平，2022年12月首次公佈的ChatGPT（能夠對話的GPT版本）就是在GPT-3基礎上的3.5版本。
讓人工智能出圈的ChatGPT
ChatGPT之所以受到如此廣泛的關注和喜愛，是因為它具備了GPT-3所缺乏的關鍵功能：對話設計。
對於許多人來說，評估一個人工智能模型的好壞，往往看它是否能夠在一次來回的對話中聽懂使用者的問題，並給出令人滿意的答案。 相比於背後的知識量，人們更關注AI模型的“溝通能力”。
這些模型能夠以比人類快上10倍甚至20倍以上的速度生成文本，並且生成的文本質量還不錯，令人印象深刻。
簡單來說， GPT-3的架構就是通過餵入大量的範本，學習拆解這些模板並重新組合出新的結果。引擎設計者所餵入的資料越多，GPT-3獲得的知識就越豐富。例如，OpenAI在GPT-3的預訓練過程中餵入了超過570GB的文本資料。當GPT-3獲得足夠豐富的知識庫時，其生成的結果也變得越來越精確。
使用者只需要將自己的工作通過語意拆分成多個小任務，讓GPT-3分別完成，再將結果組裝起來，就能像有了10倍超能力的工作者一樣高效地完成工作。
GPT-4功能強過ChatGPT
能玩梗圖還能做網頁
鑑於ChatGPT給人工智能產業帶來的變革，市場自然對其升級版GPT-4賦予了諸多想像。
3月15日凌晨，OpenAI正式推出GPT-4，產品具備諸多亮點。據OpenAI介紹， 在平常的聊天過程中，可能感受不到GPT-3.5和GPT-4之間的區別，但是當任務的複雜性達到足夠的閾值時，兩者之間的區別就顯現出來了。 GPT-4比GPT-3.5更可靠、更有創造力，能夠處理更細微的指令。
相比ChatGPT僅能在文字領域施展特長，GPT-4的一個關鍵升級就是多模態，也就是支持圖像和文本輸入，擁有強大的識圖能力。值得一提的是，GPT-4已經能看懂一些圖梗了，不再僅僅是對話助手。
用戶提問：解釋下圖的笑點是什麼，並對圖片中的每部分進行描述。 GPT-4的回答如圖所示：
圖| OpenAI
據OpenAI介紹，雖然目前GPT-4在現實場景中的能力可能不如人類，但在各種專業和學術考試上都表現出明顯超越人類水平的能力。雖然GPT-4的訓練語料庫還停留在2021年9月之前，但對科學、醫學、法律等特定領域進行了知識面的擴充，不僅能在美國統一律師資格考試中取得前列成績，在奧賽、GRE等考試均取得了很高的分數，甚至SAT成績（可以理解為美國高考成績）——已經超過了90%的考生，跨過哈佛、斯坦福等名校的門檻。
圖| OpenAI：GPT3.5和4的部分考試成績
據外媒最新消息，OpenAI總裁格雷格·布羅克曼稱，公司正在測試GPT-4高級版本，是普通GPT-4儲存內容能力的5倍。
成就GPT的股權新玩法
OpenAI帶來的革新不僅體現在產品和技術層面，其獨特的股權投資方式也在很大程度上造就了GPT的成功。
隨著GPT的技術以指數級速度增長，其算力的燒錢速度也呈現出指數級的上升。巧婦難為無米之炊，OpenAI需要不斷地輸血才能保持運轉，但顯然全世界沒有一個投資者想當慈善家，唯一的解決辦法就是對外引進財務投資。
2019年擔任OpenAI首席執行官的阿爾特曼說：為了成功完成我們的使命，我們需要海量資金，數額遠超出我最初的設想。
為了徹底解決資金問題，OpenAI調整了結構，一分為二：非營利部門（OpenAI Nonprofit）從事開發技術，營利部門（OpenAI LP）負責商業化，但OpenAI給不同時期進入的投資人設置了各自的盈利天花板。天花板之上，所有的盈利將屬於非營利部門。
圖：創業邦
2019年，改制後的OpenAI正式開啟融資之旅。據創業邦數據顯示，包括最早期投資（比種子輪更早的Pre-種子輪），OpenAI一共進行了8輪融資，涉及9家知名機構和企業，融資總金額約110億美元。
圖| 創業邦
根據OpenAI的發展，簡單概括為以下4個階段：
階段一： 2015年OpenAI首席執行官阿爾特曼，與埃隆·馬斯克等人宣佈出資10億美元，創立了非營利性研究機構OpenAI。
階段二： 2019年OpenAI的架構進行了調整，調整後變身為兩家機構——營利性機構OpenAI LP和最初的非營利機構OpenAI, Inc。
目前我們提到OpenAI，通常指的是被稱為OpenAI LP的一家有限合夥企業，在組織形態上採用的是有限合夥，這是一家盈利公司。
非營利機構OpenAI, Inc是其負責投資管理的普通合夥人（GP），這是一家在美國特拉華州註冊的有限責任公司。也就是說，OpenAI LP由OpenAI, Inc控制。
階段三： 從2019年開始，微軟與OpenAI建立了戰略合作夥伴關係，不少於三次投資，共投入130億美元，成為OpenAI最大的有限合夥人。 OpenAI LP從成立之初參與投資的VC們，也成為了有限合夥人。
階段四： 在OpenAI未來盈利後， 與一般企業通過上市讓投資人獲得回報的做法不同，OpenAI選擇了一種新的股權投資協議模式——以投資回報速度代替投資回報水平。
盈利後的OpenAI將分節奏，逐步回報投資人：
1、優先保證OpenAI的首批投資者收回初始資本；
2、微軟投資完成、OpenAI LP首批投資人收回初始投資後，微軟有權獲得OpenAI LP 75%利潤；
3、微軟收回130億美元投資、從OpenAI LP獲得920億美元利潤後，它分享利潤的比例從75%降到49%；
4、OpenAI LP產生的利潤達到1500億美元後，微軟和其他風險投資者的股份將無償轉讓給OpenAI LP的普通合夥人——非營利機構OpenAI, Inc。
從以上四個階段可以看出， 本質上OpenAI是在把公司借給微軟，而藉多久，取決於OpenAI賺錢的速度。
直接以投資回報速度代替投資回報水平， 這種做法是建立在OpenAI最終回歸公益的願景必然實現的強烈信念，以及管理團隊能夠駕馭OpenAI走向成功的充分信任基礎上。
在這樣的信念之下，OpenAI吸引了很多頂尖的AI研究人員，承諾絕對有競爭力的薪水和絕對的商業自由。他們毅然離開原來的科技公司和學術機構，加入OpenAI，希望專心思考人類的終極問題。
當然，OpenAI LP的股權結構尚存在一些不足。相比之下，擁有較好的創始團隊激勵、較好的股權流動性、無上限的投資回報收益等優點的傳統股權投資體系，在現階段仍然是不可被替代的。
OpenAI LP的新路能否最終通向羅馬，尚需時間的檢驗。
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