GPT诞生内幕最新大曝光：
纳尼？？原来“GPT”这个名字，直到发布前一晚才确定下来。
当时OpenAI在是否发布这个模型上显得十分纠结，因为据称Ilya对模型进行了十次测试，然而团队只认可了其中大约一半的答案。
不过发布后，GPT简直一炮而红——
第一天数据公布后，团队开始心生疑虑，怀疑自己是否犯了错误；第二天，网络上关于这一话题的讨论愈发热烈；等到第三天，团队终于明白，这个模型已经真正走红；而到了第四天，他们开始认识到，GPT将引领一场改变世界的革命。
这些信息源自OpenAI的最新播客，其中透露者包括位于中间的OpenAI首席研究官Mark Chen以及站在左侧的GPT负责人Nick Turley，他们均为OpenAI工作多年的资深一线管理者。
他们不仅深入探讨了GPT的发展历程，而且还详述了OpenAI在图像创作和编程领域的演变过程，同时，他们还对OpenAI在产品开发上的理念进行了归纳总结……
尽管节目时长达到了整整一小时，然而正如网友们所评价的，它的节奏感把握得恰到好处；他们通过一种极具吸引力的方式，向观众揭示了GPT和OpenAI鲜为人知的诸多细节。
一起来看看，这帮“书呆子”是如何改变世界的吧。
发布前一晚才确定用“GPT”命名
GPT的命名历程颇具戏剧色彩，起初它被称作“与GPT-3.5进行对话”。
对，没错，就是这个非常拗口的名字差点名扬天下。
发布前夕，Nick Turley他们经过深思熟虑，最终将名称更改为——“GPT”，这才有了今天的成果。
尽管初期他们对GPT的信心并不坚定，因为GPT-3.5这个底层模型已经推出了数月，而其能力提升仅限于增加了用户界面和简化了交互操作。
在GPT发布的前夜，Ilya向其挑战了十个棘手的难题，然而，仅有五个问题的答案被认可，实际上，关于是否应该发布GPT，他们之间还存在分歧。
但没想到的是，它居然火了，还火得一塌糊涂……
Nick Turley回忆称，GPT刚问世之际，局面颇为混乱，众人纷纷猜测是否出现了技术问题，甚至有人怀疑其走红只是短暂的辉煌。奥特曼私下里也曾戏谑地调侃说：
尽管看到它变得流行让人感到振奋，然而互联网终究还是互联网，它的热度终将有所减退。
这次的情况确实与以往大相径庭。随后的情况，相信大家都有所了解，媒体和社交平台，无一例外地被这场GPT风暴所覆盖，时至今日，热度依然不减。
但恐怕众多朋友目前对GPT的具体含义尚不明确，马克·陈现场揭晓了答案，指出它指的是“生成式预训练的Transformer”。
GPT的名声日益响亮，然而研究人员却遭遇了难题。他们面临GPU资源紧张、数据库连接告急以及服务商速度限制等问题，导致系统频繁宕机。为了应对这一状况，他们设计了一个名为“fail whale”的页面。在这个页面上，他们巧妙地利用GPT-3创作了一首诗歌，以此自嘲并告知用户：我们的系统出现了故障！
频繁的故障并未持续过长，OpenAI迅速响应用户意见，对GPT进行优化升级，主要手段是采用RLHF（基于人类反馈的强化学习）技术。在用户对对话内容给予正面评价时，该模型会主动学习，以生成更符合用户期望的回答。
这情形使得模型在初期阶段过分迎合用户，显得过分卑微，OpenAI很快意识到了这一状况，并迅速采取了相应措施予以解决。
Nick Turley强调，GPT这款产品在长期的发展中，其优化重点并非集中在用户的在线时长，而是致力于提升用户的持续使用比率，这一目标更是他们设计产品时的核心指导思想。
此外，他还发现，越来越多的人，尤其是Z世代，正逐渐把GPT当作“思想伙伴”来对待。因此，未来OpenAI将主动对这一现象进行监测，以保证模型的行为是恰当的。
在存储用户众多数据的同时，OpenAI还将致力于强化“即时对话”等隐私保护措施。
图像生成：另一个迷你GPT时刻
GPT之外，OpenAI的图像生成技术（ImageGen）也曾一度备受关注。
Mark Chen坦言，这又是一个出乎他意料的东西。
依照他的观点，ImageGen证实了团队先前的一个观点——一旦模型能够一次性生成完全满足用户提示要求的图像，其带来的价值将难以估量。
从用户视角出发，大众更倾向于避免在众多图像中筛选最优者，他们更渴望拥有卓越的提示引导力和强大的上下文编辑能力。
自2021年1月份起，OpenAI便陆续推出了备受瞩目的“DALL·E”系列作品。
在Nick Turley的叙述里，这些关于ImageGen的体验仿佛是另一个小型的GPT时刻。
尽管内部人员早已觉得这东西非常酷炫，然而直到正式发布，人们才真正领略到全世界对它的狂热追捧。
他举例指出，在短短一个周末，就有5%的印度网民体验了ImageGen工具，这一现象使我们得以接触到那些之前未曾料想到会使用GPT的新用户。
他预测，除了语音和视频等模态之外，也将会出现类似的神奇时刻——这些时刻的到来，不仅将彻底改变人们的生活方式，还将极大地增强GPT的广泛影响力。
有意思的是，他们还透露了一个非常“反直觉”的现象。
例如，关于GPT，我们团队原本设想它将是一款纯粹的实用工具，然而现实中人们却更倾向于用它来娱乐；至于ImageGen，我们原本以为它会被用来制作一些搞笑的表情包，但出乎意料的是，大多数人实际上用它来处理实际的工作和生活事务，比如制作PPT的插图或是进行家居设计。
与此同时，他们还谈及了DALL-E在最初阶段对人物肖像生成功能的约束。
Nick Turley回想起自己初入OpenAI的情景，那时团队在决定向用户开放哪些功能上显得较为谨慎，因为那时的技术尚处于起步阶段。
随着时间的流逝，他们逐渐意识到，若对模型实施过于武断的限制，实际上会妨碍众多表现优异的应用方式。
在创作人物画像方面，当GPT首次开放图像上传功能之际，我们曾讨论过是否应对上传的图片进行模糊化处理，以防止他人根据肖像做出推测或发表尖酸刻薄之词。
不过为了追求自由，他们逐渐摒弃了默认禁止这一做法。
Nick Turley认为，对各类安全问题的原则性审查至关重要，这包括不同类型、时间跨度以及风险级别的考量。
在某些与人工智能安全相关的情境中，基于最糟糕的预测来进行分析显得尤为适宜。
OpenAI鼓励员工使用编程工具
在讨论人工智能近年在代码生成领域的进步时，我们可以看到，从GPT-3所创作的React组件，到针对特定任务而训练的模型，如Codex和Code Interpreter，再到它们与Copilot等辅助工具的结合应用。
Mark Chen指出，“编码”这一概念实际上涵盖了非常广泛的领域，它不仅包括集成开发环境（IDE）中的实时代码自动补全功能，还涉及“Agentic”风格的代码自动生成等多种形式。目前，OpenAI在后者方面投入了大量的资源。
GPT模型能够即时作出反应，一旦接收到提示信息，便会迅速提供答案。与之相对，Agentic编码技术则涉及模型在接收到复杂任务指令后，于幕后持续进行长时间的处理，最终输出一个与最优解极为接近的答案。
《Codex》体现了这一理念，他们更倾向于模型在给出答案前进行深思熟虑的推理，这种做法预示着代码领域的未来走向。
此外，面对代码行业的激烈市场竞争，Nick Turley表现出了积极的态度，他认为开发者能在众多产品中找到最强大的支持。
不过写代码容易，写好代码，却并不容易。
确保代码无误，建立公司内部软件系统，撰写优质的测试文件和文档，以及妥善解决代码冲突等问题，这些均系AI模型未来需深入掌握的关键“品味”与“风格”要素。
此外，OpenAI致力于打造通用技术，例如Codex，尽管目前它的角色定位为专业的软件工程师，然而，鉴于不同用户的需求，他们计划在未来持续进行更新和改进，旨在降低编程的难度，使软件开发变得对每个人来说都更加容易。
Nick Turley透露，OpenAI的工程师们利用Codex来协助完成测试工作，分析师们则借助它自动标注日志中的错误，同时，部分员工还用它来安排未来的工作任务。
OpenAI倡导员工运用编程工具，这不仅有助于提升工作效率，还能预判产品的发展趋势。公司坚持不将未经认可的产物推向市场，内部试用则成为了一种提前检验机制，确保他们能够实时掌握员工适应新工作流程所需的时间。
OpenAI内部：好奇心比博士学历更重要
在节目的尾声，他们讨论了OpenAI的企业氛围，并分享了一些个人的预测。
在OpenAI的招聘过程中，相较于候选者是否拥有AI领域的博士学位，公司更倾向于关注其是否具备浓厚的求知欲。
Nick Turley指出，在这个瞬息万变的时代，持续地汲取新知识、勇于探索新领域显得尤为关键。
对于OpenAI的产品团队来说，好奇心无疑是衡量他们能否最终取得成功的最关键因素。
在AI这个领域，存在着众多未知的领域。员工们必须保持谦逊的态度，因为只有通过深入的研究和不懈的探索，我们才能辨别出哪些是有益的知识，哪些可能潜藏着风险。是强烈的好奇心激励着人们持续地学习与挖掘。
他还特别指出，真正的难题在于如何准确提出问题，而非仅仅获得解答。
谈及此，Mark Chen进一步强调了行动力和适应能力二者的重要性。
前者表示员工能够自发地识别并处理问题（而非被动地被告知任务），后者则要求员工迅速判断哪些事项至关重要并据此调整行动策略。
总的来说，Nick Turley认为，OpenAI之所以能够迅速推出新成果，关键在于公司内部汇聚了大量富有执行力、能够切实“交付”成果的员工，而且公司内部的管理流程相对简洁。
与此同时，OpenAI的团队规模已从最初的150至200人扩充至大约2000人，他们通过独立项目对人员结构进行了优化，并且定期举办黑客马拉松活动，以此维护和强化团队的文化与精神风貌。
聊完招聘，接下来他们二人还对未来进行了一波预测~
Mark Chen指出，在接下来的12至18个月里，最令人惊喜的莫过于AI所展现出的“推理能力”。这种能力与之前所讨论的“Agentic范式”相契合，且在数学、科学以及编程等领域已经显现出显著的进步。
Nick Turley的观点是，接下来的关键在于处理“认知能力不足”的难题。
任何“描述清晰且受限于智力”的问题都将通过产品得到解决。
对企业而言，当前模型尚不能有效应对若干根本性难题（诸如软件工程、数据分析以及卓越的客户服务等领域），尽管这些问题的表述和评价相对简单。
消费者亦然，诸多日常生活中的繁琐事务（诸如税务申报、旅行安排、高档商品选购）均亟需“额外的智慧”以及“恰当的呈现方式”。
Nick Turley预测，在接下来的十八个月内，人工智能技术将迎来新的“交互方式”。
交流方式依旧极为实用，然而，“非同步工作流程”的现象将会愈发频繁地显现。
所谓的“异步工作流”概念，即用户仅需将任务交付给人工智能系统，系统便会在后台持续进行长时间的处理。
他坚信，这一变革将彻底转变公众对人工智能的认知，让AI不再局限于一个简单的对话工具。
在最终阶段，关于我们这些平凡人应如何面对迅猛发展的AI技术，二位的看法竟然出奇地一致——那就是：广泛运用。
Mark Chen提出，关键在于人们需主动参与并运用这项技术；Nick Turley同样指出，亲身实践AI是化解恐惧与误解的绝佳途径。
One More Thing
就在以上节目播出后，OpenAI推文底下最高赞却是：
啥时候发布GPT-5?（催更虽迟但到）
网友们并非无中生有，实际上，CEO奥特曼不久前在公开活动中已经透露过：
OpenAI计划发布一个非常强大的开源模型。
它使得人们得以在本地执行极为强大的模型，从而对“本地部署”的可行性有了全新的认识。
此外，在此之前，他亦多次强调，OpenAI计划在今年夏季发布一款新型模型（尽管推迟了多次）。
诚然如此，尽管目标已经确立，然而OpenAI近期似乎面临着不少困境。
这边看，Meta的创始人扎克伯格正大举招募人才（短短几周内接连挖走8位核心研究员），而OpenAI的内部运作实际上已经暂时陷入停滞——
最近一周基本停工，员工放假一周（高管继续工作）。
所以这GPT-5怕是又难咯~
