共计 1907 个字符，预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。
ChatGPT 和 Whisper 模型是两个不同的模型，但都是由 OpenAI 开发的基于自然语言解决（NLP）的人工智能技术。
ChatGPT 是一种基于 GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构的语言模型，它能够生成天然晦涩的文本，用于生成对话、文章等各种文本内容。
Whisper 是一种针对语音助手等场景开发的模型，其次要目标是进步对话交互的成果。Whisper 模型利用相似于 GAN（Generative Adversarial Networks）的形式来生成对话文本，同时还能够预测对话场景和对话行为，从而更好地了解用户用意，提供更智能、天然的对话体验。
尽管 ChatGPT 和 Whisper 是两个不同的模型，但它们都是基于深度学习的技术，都能够用于生成文本内容和改善对话交互体验。
什么是 Generative Pre-trained Transformer 架构
Generative Pre-trained Transformer（GPT）是一种基于 Transformer 架构的自然语言解决（NLP）模型，它由 OpenAI 开发，旨在通过在大型语料库上预训练模型，使其学习自然语言的统计法则，并生成相似人类所写的天然晦涩的文本。
GPT 的基本原理是利用大规模文本数据集进行无监督的预训练，而后在有标注的工作上进行微调。在预训练过程中，GPT 通过多层 Transformer 编码器和解码器来学习输出序列的示意，并通过掩码语言模型（Masked Language Model）和下一句预测（Next Sentence Prediction）等工作来学习自然语言的语法和语义构造。在微调阶段，GPT 能够在各种上游工作上进行微调，如文本分类、问答、文本生成等。
GPT 模型的长处在于它能够生成天然晦涩的文本，同时也能够适应各种上游工作的需要。目前，GPT 曾经推出了多个版本，最新版本是 GPT-4，领有 1750 亿个参数，是目前公认的最弱小的语言模型之一。
什么是天然解决语言 NLP 的 Transformer 架构？
自然语言解决（NLP）中的 Transformer 架构是一种基于注意力机制（attention mechanism）的神经网络架构，由 Google 在 2017 年提出。Transformer 架构次要用于文本处理工作，如机器翻译、语言模型等，获得了很好的成果。
传统的序列模型，如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），解决文本序列时须要依照序列程序一一解决输出和输入，难以并行化，导致训练速度慢。而 Transformer 架构采纳了多头自注意力机制（multi-head self-attention mechanism），使得输出的每个词汇能够间接和其他词汇建立联系，从而更加高效地解决输出序列。
在 Transformer 架构中，输出首先通过一个编码器（encoder）进行编码，而后通过一个解码器（decoder）进行解码，生成输入序列。编码器和解码器都由多个层组成，每个层中蕴含一个多头自注意力机制和一个全连贯前馈神经网络（feed-forward neural network）模块。多头自注意力机制能够将输出序列中每个词汇和其他词汇建立联系，并在此基础上进行特征提取和示意学习。
在 NLP 中，Transformer 架构已被广泛应用于各种工作，如机器翻译、文本分类、问答零碎等，获得了很好的成果，并且失去了越来越多的钻研关注。
什么是人工智能的 Generative Adversarial Networks？
Generative Adversarial Networks（GANs）是一种人工智能技术，它能够用于生成各种类型的内容，如图像、音频、视频、文本等。GANs 由 Ian Goodfellow 于 2014 年提出，并被认为是一种革命性的技术。
GANs 蕴含两个神经网络：生成器（Generator）和判断器（Discriminator）。生成器负责生成虚伪数据，判断器负责对这些数据进行分类，辨别实在数据和虚伪数据。生成器的指标是生成足够真切的虚伪数据，以骗过判断器；而判断器的指标则是尽可能地精确地区分实在数据和虚伪数据。
GANs 的训练过程相似于一个博弈过程，生成器和判断器一直进行竞争和合作，最终达到一种均衡状态，生成器能够生成足够真切的数据，而判断器也能够精确地区分实在数据和虚伪数据。利用 GANs 生成的数据具备很高的真实感和多样性，能够用于各种利用场景，如图像合成、图像修复、图像转换等。
GANs 是一种非监督学习的技术，它不须要标注数据即可学习数据的散布。在人工智能畛域，GANs 曾经获得了很多的胜利，它是一种十分有前景的技术。
