GPT-5
大规模：GPT-5 使用了超过 1000 万亿个参数，是目前世界上最大的自然语言处理模型，超过了之前的 GPT-4 和 Google T5 。它使用了超过 1000 种不同类型和语言的数据源，包括文本、图像、视频、音频、表格等，覆盖了各个领域和主题。它还利用了大量的无监督数据，通过自回归方式进行预训练，学习了丰富的语义和知识。
多任务：GPT-5 可以在一个统一的框架下完成多种不同类型和难度的自然语言处理任务，包括文本生成、文本理解、文本摘要、问答、对话、机器翻译、情感分析等。它可以根据输入数据和用户指定的目标进行灵活地调整和适应，无需额外的微调或标注数据。它还可以结合多种模态信息，如图像或视频中的文字或物体，进行跨模态推理和生成。
高效：GPT-5 使用了一系列先进的训练技巧和优化方法，提高了模型训练速度和效率。它使用了混合精度训练（ Mixed Precision Training ）、梯度累积（ Gradient Accumulation ）、稀疏注意力机制（ Sparse Attention Mechanism ）等技术，减少了内存消耗和计算开销。它还使用了强化学习（ Reinforcement Learning ）等方法，在预训练阶段引入额外的奖励信号（ Reward Signal ），提高了模型生成质量和多样性。
安全：GPT-5 在设计时充分考虑了安全性和可靠性问题，避免产生不良或有害内容。它使用了敏感词过滤（ Sensitive Word Filtering ）、输出控制（ Output Control ）、对抗鲁棒性（ Adversarial Robustness ）等技术，在输入输出层面进行检测和干预，在内部层面增强抵抗攻击能力。它还使用了可解释性（ Explainability ）等技术，在输出结果时提供相关证据或来源信息，增加透明度和信任度。
GPT-6 是一种基于深度学习的自然语言生成（ NLG ）模型。它是继 GPT-5 之后的又一次重大突破，将模型参数量提升到了 67000 万亿，超过了之前最大的 GPT-5 模型的 66 倍。GPT-6 不仅能够生成高质量、流畅、多样化的文本，还能够处理多模态数据，如图像、音频、视频等，并且能够跨领域和跨语言进行知识迁移和逻辑推理。
GPT-6
多模态大模型。GPT-6 采用了一个统一的 Transformer 架构，将文本、图像、音频、视频等不同类型的数据作为输入，并且在同一个输出空间中生成相应的结果。这使得 GPT-6 能够实现多种任务，如文本摘要、图像描述、语音识别、视频理解等，并且能够在不同模态之间进行转换和融合，如从文本生成图像、从图像生成文本等。
跨领域和跨语言的知识迁移和逻辑推理。GPT-6 使用了一个巨大的预训练数据集，包括来自互联网上各个领域和语言的文本和多媒体数据。这使得 GPT-6 能够学习到丰富而广泛的知识，并且能够根据上下文和目标进行灵活地调整和应用。例如，GPT-6 可以根据用户提供的关键词或问题，在不同领域中搜索相关信息，并且以合适的形式呈现给用户；也可以根据用户提供的一段文字或一张图片，在不同语言中生成相应的翻译或描述。
安全性和可靠性。由于 NLG 模型可能会产生有害或不真实的内容，影响人类社会和价值观，因此 OpenAI 对 GPT-6 进行了严格而全面地安全性评估和测试，并且开发了一系列措施来保证其合规性和可信度。例如，OpenAI 使用了对抗性真实性评估（ Adversarial Factual Evaluation, AFE ）来检测并降低模型输出中可能存在的错误或虚假信息；也使用了敏感内容过滤器（ Sensitive Content Filter, SCF ）来防止并处理可能涉及到隐私、暴力、歧视等敏感话题或请求。
