图片来源 @视觉中国

文 | MetaPost

(资料图)

传播学之父威尔伯 · 施拉姆曾说过：" 这一天的前 23 个小时，人类传播史上几乎全都是空白，一切重大的发展都集中在这一天的最后 7 分钟。正是这最后 7 分钟，谱写了人类历史的黄金时期，而午夜前的最后 3 秒却翻开了人类迈进信息化社会的新篇章。"

这句话用来形容技术进化也很合适。人类绝大多数时间都处在 " 科技大停滞 " 的状态，而科技大爆炸来的时候常常是 " 一句招呼都不打 "。近期，人工智能（AI）技术的发展，就让大家切实感受到了科技的 " 暴力美学 "。

在 ChatGPT 出现前，有人悲观地认为，AI 领域已经形成巨大泡沫。但眼下，AI 呈现出全新的价值，让行业重现百家争鸣的热闹景象。

3 月 15 日凌晨，OpenAI 发布大型多模式模型 GPT-4，GPT-4 不仅能够处理图像内容，且回复的准确性亦有所提高，在官方演示中，GPT-4 只花了 10 秒，就识别了手绘网站图片，并根据要求实时生成了网页代码制作出了几乎与手绘版一样的网站，堪称 " 王炸级 " 产品。

图 | OpenAI

3 月 16 日，提前一个月宣传造势，备受关注的百度文心一言揭开神秘面纱。虽然发布会一开始，百度股价便出现断崖式下跌，李彦宏也坦言产品没有完全准备好，但这并不影响市场的庞大需求。

发布会后 1 小时内，排队申请文心一言企业版 API 调用服务测试的企业用户已达 3 万多家，申请产品测试网页多次被挤爆。

3 月 17 日，在 " 用 AI 重塑生产力 " 活动上，美国科技巨头微软宣布为其 Microsoft 365 应用和服务推出一款新的 AI 驱动的产品 Copilot，由 OpenAI 本周发布的 GPT-4 提供技术支持，旨在像助手一样，用 AI 帮助用户生成文档、表格、电子邮件、PPT 等。这意味着，超 12 亿人（微软官方数据）将会解放双手，获得 AI 带来的生产力提升。

对于天天码字的小编来说，只有一个词——想拥有！

时至今日，已经没有人会怀疑 AI 以及大语言模型的重要性了。更大、更快、更强，又意味着什么呢？有人说，ChatGPT 的出现，终于让人类的一只脚迈进了元宇宙。

任何指数增长的曲线初期，拉近了看都不过是一个平淡的缓坡，但只有回顾整个历史的时候，我们才会知道这条曲线最终会加速到怎样的高度。

今天我们就来回顾一下 GPT 家族的进化史，看看它是如何一步步让全世界科技大厂黯然失色的。

01 GPT 的升级之路

过去十年间，谷歌、脸书、亚马逊、苹果和微软等科技巨头纷纷开启 AI 军备竞赛，先后成立专门的 AI 实验室，而业界公认的顶级 AI 实验室只有三家：背靠谷歌的 DeepMind、背靠微软的 OpenAI 和背靠脸书的 FAIR。其中，被谷歌收购的 DeepMind 因拥有 AlphaGo（阿尔法狗）最为家喻户晓。

2015 年 12 月，特斯拉汽车创始人埃隆 · 马斯克，格雷格 · 布罗克曼 ( OpenAI 联合创始人兼总裁 ) 、山姆 · 阿尔特曼 ( OpenAI 首席执行官 ) 、彼得泰尔 ( Paypal 创始人 ) 以及伊利亚 · 苏特斯科夫 ( 师从神经网络之父杰弗里 · 辛顿，OpenAI 首席科学家 ) 等数位硅谷大佬拿出了 10 亿美元，在旧金山创立了 OpenAI Inc.。

OpenAI Inc. 设立之时就是一家非盈利组织，他的目标就是研发通用且开放的的人工智能来对抗谷歌的 DeepMind" 霸权 "。

2016 年，微软 Azure 云服务为 OpenAI 提供了算力条件，使得日后的 ChatGPT 要进行大规模深度学习、神经网络渲染等都成为可能。

2017 年，Google 团队首次提出基于自我注意力机制的 Transformer 模型，并将其应用于自然语言处理。OpenAI 应用了这项技术，2018 年发布了最早的一代大型模型 GPT-1（GPT 是 Generative Pre-trained Transformer 的简称，中文为生成型预训练变换模型）。

最初的 GPT-1，运用几十亿文本档案的语言资料库进行训练，模型的参数量为 1.17 亿个，据说效果一般；2019 年，GPT-2 发布，模型参数量提高到 15 亿个，效果仍然很一般；可 OpenAI 坚持 " 大力出奇迹 " 的想法，继续扩大它的参数量，得益于更高的数据质量和更大的数据规模，GPT-2 有了惊人的生成能力。

2020 年，GPT-3 诞生，参数量达到了创纪录的 1750 亿个，其训练参数是 GPT-2 的 10 倍以上，技术路线上则去掉了初代 GPT 的微调步骤，直接输入自然语言当作指示，给 GPT 训练读过文字和句子后可接续问题的能力，同时包含了更为广泛的主题。

这一次，结果终于不同，大家发现它的对话功能一下子达到了相当高的水平，2022 年 12 月首次公布的 ChatGPT（能够对话的 GPT 版本）就是在 GPT-3 基础上的 3.5 版本。

02 让人工智能出圈的 ChatGPT

ChatGPT 之所以受到如此广泛的关注和喜爱，是因为它具备了 GPT-3 所缺乏的关键功能：对话设计。

对于许多人来说，评估一个人工智能模型的好坏，往往看它是否能够在一次来回的对话中听懂使用者的问题，并给出令人满意的答案。相比于背后的知识量，人们更关注 AI 模型的 " 沟通能力 "。

这些模型能够以比人类快上 10 倍甚至 20 倍以上的速度生成文本，并且生成的文本质量还不错，令人印象深刻。

简单来说，GPT-3 的架构就是通过喂入大量的范本，学习拆解这些模板并重新组合出新的结果。引擎设计者所喂入的资料越多，GPT-3 获得的知识就越丰富。例如，OpenAI 在 GPT-3 的预训练过程中喂入了超过 570GB 的文本资料。当 GPT-3 获得足够丰富的知识库时，其生成的结果也变得越来越精确。

使用者只需要将自己的工作通过语意拆分成多个小任务，让 GPT-3 分别完成，再将结果组装起来，就能像有了 10 倍超能力的工作者一样高效地完成工作。

03 GPT-4 功能强过 ChatGPT，能玩梗图还能做网页

鉴于 ChatGPT 给人工智能产业带来的变革，市场自然对其升级版 GPT-4 赋予了诸多想象。

3 月 15 日凌晨，OpenAI 正式推出 GPT-4，产品具备诸多亮点。据 OpenAI 介绍，在平常的聊天过程中，可能感受不到 GPT-3.5 和 GPT-4 之间的区别，但是当任务的复杂性达到足够的阈值时，两者之间的区别就显现出来了。GPT-4 比 GPT-3.5 更可靠、更有创造力，能够处理更细微的指令。

相比 ChatGPT 仅能在文字领域施展特长，GPT-4 的一个关键升级就是多模态，也就是支持图像和文本输入，拥有强大的识图能力。值得一提的是，GPT-4 已经能看懂一些图梗了，不再仅仅是对话助手。

用户提问：解释下图的笑点是什么，并对图片中的每部分进行描述。GPT-4 的回答如图所示：

据 OpenAI 介绍，虽然目前 GPT-4 在现实场景中的能力可能不如人类，但在各种专业和学术考试上都表现出明显超越人类水平的能力。虽然 GPT-4 的训练语料库还停留在 2021 年 9 月之前，但对科学、医学、法律等特定领域进行了知识面的扩充，不仅能在美国统一律师资格考试中取得前列成绩，在奥赛、GRE 等考试均取得了很高的分数，甚至 SAT 成绩（可以理解为美国高考成绩）——已经超过了 90% 的考生，跨过哈佛、斯坦福等名校的门槛。图 | OpenAI：GPT3.5 和 4 的部分考试成绩

据外媒最新消息，OpenAI 总裁格雷格 · 布罗克曼称，公司正在测试 GPT-4 高级版本，是普通 GPT-4 储存内容能力的 5 倍。

04 成就 GPT 的股权新玩法

OpenAI 带来的革新不仅体现在产品和技术层面，其独特的股权投资方式也在很大程度上造就了 GPT 的成功。

随着 GPT 的技术以指数级速度增长，其算力的烧钱速度也呈现出指数级的上升。巧妇难为无米之炊，OpenAI 需要不断地输血才能保持运转，但显然全世界没有一个投资者想当慈善家，唯一的解决办法就是对外引进财务投资。

2019 年担任 OpenAI 首席执行官的阿尔特曼说：为了成功完成我们的使命，我们需要海量资金，数额远超出我最初的设想。

为了彻底解决资金问题，OpenAI 调整了结构，一分为二：非营利部门（OpenAI Nonprofit）从事开发技术，营利部门（OpenAI LP）负责商业化，但 OpenAI 给不同时期进入的投资人设置了各自的盈利天花板。天花板之上，所有的盈利将属于非营利部门。

图：创业邦

2019 年，改制后的 OpenAI 正式开启融资之旅。据创业邦数据显示，包括最早期投资（比种子轮更早的 Pre- 种子轮），OpenAI 一共进行了 8 轮融资，涉及 9 家知名机构和企业，融资总金额约 110 亿美元。

图 | 创业邦

根据 OpenAI 的发展，简单概括为以下 4 个阶段：

阶段一：2015 年 OpenAI 首席执行官阿尔特曼，与埃隆 · 马斯克等人宣布出资 10 亿美元，创立了非营利性研究机构 OpenAI。

阶段二：2019 年 OpenAI 的架构进行了调整，调整后变身为两家机构——营利性机构 OpenAI LP 和最初的非营利机构 OpenAI, Inc。

目前我们提到 OpenAI，通常指的是被称为 OpenAI LP 的一家有限合伙企业，在组织形态上采用的是有限合伙，这是一家盈利公司。

非营利机构 OpenAI, Inc 是其负责投资管理的普通合伙人（GP），这是一家在美国特拉华州注册的有限责任公司。也就是说，OpenAI LP 由 OpenAI, Inc 控制。

阶段三：从 2019 年开始，微软与 OpenAI 建立了战略合作伙伴关系，不少于三次投资，共投入 130 亿美元，成为 OpenAI 最大的有限合伙人。OpenAI LP 从成立之初参与投资的 VC 们，也成为了有限合伙人。

阶段四：在 OpenAI 未来盈利后，与一般企业通过上市让投资人获得回报的做法不同，OpenAI 选择了一种新的股权投资协议模式——以投资回报速度代替投资回报水平。

盈利后的 OpenAI 将分节奏，逐步回报投资人：

1、优先保证 OpenAI 的首批投资者收回初始资本；

2、微软投资完成、OpenAI LP 首批投资人收回初始投资后，微软有权获得 OpenAI LP 75% 利润；

3、微软收回 130 亿美元投资、从 OpenAI LP 获得 920 亿美元利润后，它分享利润的比例从 75% 降到 49%；

4、OpenAI LP 产生的利润达到 1500 亿美元后，微软和其他风险投资者的股份将无偿转让给 OpenAI LP 的普通合伙人——非营利机构 OpenAI, Inc。

从以上四个阶段可以看出，本质上 OpenAI 是在把公司借给微软，而借多久，取决于 OpenAI 赚钱的速度。

直接以投资回报速度代替投资回报水平，这种做法是建立在 OpenAI 最终回归公益的愿景必然实现的强烈信念，以及管理团队能够驾驭 OpenAI 走向成功的充分信任基础上。

在这样的信念之下，OpenAI 吸引了很多顶尖的 AI 研究人员，承诺绝对有竞争力的薪水和绝对的商业自由。他们毅然离开原来的科技公司和学术机构，加入 OpenAI，希望专心思考人类的终极问题。

当然，OpenAI LP 的股权结构尚存在一些不足。相比之下，拥有较好的创始团队激励、较好的股权流动性、无上限的投资回报收益等优点的传统股权投资体系，在现阶段仍然是不可被替代的。

OpenAI LP 的新路能否最终通向罗马，尚需时间的检验。

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