GPT 模型發展史與進化：從語言通才到智慧總機

OpenAI 推出的 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 系列模型，標誌著大型語言模型（LLM）的歷史性進化。其核心原理從最初的 Transformer 架構和「預訓練＋微調」思路出發，一路透過參數量的暴增、人類回饋的強化學習 (RLHF)、以及多模態整合，最終發展為能夠自我調度資源的系統化 AI 智能體（Agent）。

核心模型演進對比總表

模型的演變與升級細節

1. 算力與規模的爆炸性成長

GPT 模型的進化，核心在於規模的擴大（Scaling）：

• 參數量的飛躍：從 GPT-1 的 1.2 億參數 暴增到 GPT-3 的 1,750 億參數，增長了約 1,000 倍，這使得模型能夠執行少量或零示範學習（Few-shot / Zero-shot）。
• 訓練成本與合作：訓練 GPT-3 需要極高的運算能力和資本，據推測若使用最便宜的雲端運算，需要至少 460 萬美元並耗時 355 年才能完成訓練。這解釋了 OpenAI 為何與微軟合作以獲取算力。
• 上下文長度 (Context Length)：GPT-4 將系統可接受的 token 數量從 GPT-3.5 的 4,000 躍升至 32,000，大幅提升了處理長文本（如摘要、程式碼）的可能性。
• GPT-5 的長上下文能力：GPT-5 預計將支援超長上下文，最高可達 40 萬 token 左右的內容，使其能更有效地分析龐大的報告或程式碼庫。

2. 效能與推理能力的進化

早期的 GPT 模型雖然擅長文本處理，但在基礎數學和邏輯推理方面表現欠佳。後續模型的升級主要集中在提升「推理」能力和反應速度：

• CoT 與推理 (GPT-4/o1)：OpenAI 在 2023 年取得代號為 "Strawberry" 的突破，結合 LLM、強化學習和「測試時間計算」（Test-time computation），引入了**「思路鏈」（Chain-of-Thought, CoT）**方法，顯著提升了模型解決數學問題的能力。這項技術促成了推理模型 o1 的誕生。
• 專業表現的飛躍：GPT-4 在複雜任務上的表現遠勝於 GPT-3.5。例如，在統一律師資格考中，GPT-4 的 PR 值高達 90，而 GPT-3.5 僅約 10。
• 多模態與即時性 (GPT-4o)：GPT-4o（Omni）的重點在於全方位與速度。它能接收和回應文字、圖片、語音、影片，且回覆速度比 GPT-4 快，響應時間只需 200 毫秒，極大地改善了即時互動體驗。

3. 背後原理：從單一模型到系統化總機

GPT 的訓練原理從基礎的「生成式預訓練」開始，逐步加入了人類回饋來提高模型的實用性和安全性：

1. GPT 核心 (GPT-3/3.5)：核心架構是 Transformer，訓練過程包括非監督式學習（Unsupervised Learning），讓模型從大量文本中學習單詞、片語和語義關係。
2. 人類回饋強化學習 (RLHF)：GPT-3.5 和 ChatGPT 的成功關鍵，是加入了人類回饋的強化學習。訓練者會對模型產生的不同回答進行品質排序標註，從而訓練出一個獎勵模型，並用強化學習來微調對話代理，使其回應更具幫助性、無害性、真實性。
3. 系統化管理 (GPT-5)：GPT-5 不再被視為一個單一的「超級大腦」，而是一個**「智慧總機（router）」系統**。這個總機（router）會根據用戶問題的難度和類型，自動調度不同尺寸和推理深度的子模型來處理任務，這代表 AI 走向了更可控、更實用的工程化產品方向。

不同的 Model 選擇與應用改變

隨著 GPT 家族推出多個版本和尺寸，用戶可以根據需求、成本和速度來選擇最適合的模型。這種「多版本工具箱」的策略（如 GPT-4o mini, GPT-4.1, o3 系列）讓 AI 服務更具彈性。

1. 專業與推理深度（如 o3 系列）的選擇

對於需要極高邏輯推理、多步思考或 STEM 領域的用戶，應選擇專門為此優化的模型：

• o3 模型（高階推理旗艦）：專為高階 STEM 用戶、資深工程師、研究機構等設計。它具備強邏輯、多步思考、以及頂尖的數學和程式表現，甚至支援調整推理努力程度（reasoning effort 層級）。
• 強化推理的提示技巧：不論使用哪個模型，透過結構化提示（如 Chain-of-Thought, CoT），要求模型「顯示其工作步驟」，可以觸發模型更深層次的處理，使其表現出更詳細、更準確的洞察（例如商業策略分析或程式碼除錯）。

2. 速度、成本與規模（如 Mini / Nano 系列）的選擇

對於日常任務或大規模部署的場景，成本效益和速度成為首要考量：

• GPT-4o mini / o4-mini：這些是輕量版模型，任務完成速度極快，效能穩定且成本超低。它們最適合大量 chatbot 服務、初階教育產品或需要大規模併發部署的場景。
• GPT-3.5：雖然推理和多模態能力有限，但其快速生成和穩定性高，仍是免費使用者、日常對話或文案草稿的入門級選擇。

3. 多模態與即時互動（GPT-4o）的選擇

如果你需要處理圖像、聲音或要求即時回應，GPT-4o 是最佳選擇：

• GPT-4o：它是多模態能力最完整的模型（文字＋圖像＋語音＋影片）。適用於客服助理（即時回應）、多模態應用或複雜的分析任務。例如，它能即時翻譯或看圖表回答問題。

GPT-5 細節補充：邁向 AI 智能體（Agent）的系統化進化

隨著模型規模和複雜度不斷增加，OpenAI 對 GPT-5 的發展策略已從單純追求「變大」轉向「系統化管理與深度推理」。

算力、效能與架構升級重點

GPT-5 最顯著的變化在於其架構和處理能力，使其不再是一個單純的「超級大腦」，而是一個能夠自我調度資源的 AI 系統：

1. 核心原理：智慧總機 (Router) 系統
   GPT-5 採用了「智慧總機（router）+ 多尺寸子模型」的系統化策略。這意味著它會根據用戶提問的難度和類型，自動派遣不同尺寸和推理深度的子模型來處理任務。

   • 彈性調度：如果只是問簡單的問題，系統可能會調用快速的「Nano」輕量版。
   • 深度推理：如果是需要分析一整本書或編寫複雜程式碼，系統會轉向「Thinking 模式」，投入更多時間進行深度推理。
   • 目標：這種設計讓服務在速度、深度、成本與品質之間能夠自動切換和平衡。

2. 算力與上下文長度 (Context Length) 的突破

   • 超長上下文支援：GPT-5 預計將支援超長上下文處理能力。最多可以處理大約 40 萬個 token 左右的內容。這使得它能夠分析龐大的報告或整個程式碼庫。
   • 精細控制：未來的使用者將能擁有更細膩的控制參數，可以調整模型回覆的速度、詳盡程度和運算成本。

3. 效能目標：實現 AI 智能體 (Agent)
   OpenAI 的終極目標是通過 GPT-5 等即將推出的模型，鞏固其在 AI 領域的領先地位，並打造能夠直觀理解用戶意圖、無需繁瑣設置的 AI 智能體（Agent）。AI 智能體能夠像人類一樣在電腦上執行複雜任務。

推理能力與未來挑戰

GPT-5 的推理能力建立在 OpenAI 過去在數學推理（如 MathGen 團隊的工作） 和結合強化學習的技術突破上：

• 強化推理能力：OpenAI 曾結合大型語言模型 (LLM)、強化學習 (RL) 和「測試時間計算」（Test-time computation）等技術，實現了代號為 “Strawberry” 的突破，這使得模型能夠進行更深入的推理，並催生了推理模型 o1。這類技術將被應用於 GPT-5。
• 與人類意圖對齊：GPT-5 的開發旨在打造能夠直觀理解用戶意圖的 AI 智能體。
• 新模型行為的觀察：然而，有用戶在測試中報告，GPT-5.0 有時會直接回覆「我無法分享我的完整推理過程」（I cannot share my full reasoning），然後提供一個標準答案。這可能代表 OpenAI 在模型中加入了新的安全或隱私機制，以應對過度探究模型內部運作方式的提示工程（Prompt Engineering）行為。

總之，GPT-5 代表 GPT 系列從單一模型到工程化、系統化產品的最終方向。

總結

GPT 系列的發展史，是一部從單純的**「預訓練通才」（GPT-1）到「全能多模態助理」（GPT-4o），再到「聰明分工的智慧總機系統」（GPT-5）的進化史。我們看到模型規模爆炸性成長、推理能力飛躍提升、以及訓練技術從傳統的預訓練加入了人類回饋強化學習（RLHF）**的關鍵轉折。

然而，不論 GPT 模型進化到何種層次，其強大的功能背後，都依賴於一個極為基礎且關鍵的運作機制：將人類的自然語言轉換成機器可理解的數學語言。當我們輸入文本時，模型並非直接處理文字本身，而是將其拆解為最小的語義單元。

那麼，這些 AI 模型是如何將我們的文字輸入，轉化為能夠進行複雜計算的數學向量？GPT 模型架構的核心（Transformer）又是如何將這些**「語言最小單位」**進行處理，最終生成流暢的文本呢？

在下一篇文章中，我們將深入探討大型語言模型理解世界的基石——Token（詞元）與 Embedding（嵌入），揭開 AI 如何實現「讀懂」和「推理」的第一步。敬請期待！