什么是GPT-3.5-Turbo-16K模型？

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模型，也就是LLM（大语言模型，Large Language Model），是底层实现AI聊天的技术，主要用于生成文本，所以也称之为Generative AI。

推荐使用GPT中文版,国内可直接访问：https://ai.gpt86.top

近半年比较流行的包括：

GPT-3.5，是Chat GPT官方网页应用默认使用的普通模型。

GPT-3.5-Turbo，Chat GPT官方网页开通Plus会员（注，目前Turbo模型已开放给3.5会员使用，但成本比普通3.5模型贵2倍）后，即可使用GPT-3.5的Turbo加速版，响应速度更快。

GPT-4，Chat GPT最新一代已公开模型，有更强大的推理能力，需要Plus会员才可使用。

那么，这么多模型有什么区别呢？

不同模型的主要区别包括三点：

1、推理能力（Reasoning Capability），指的是根据提示（Prompt）生成合理响应的能力。可以类比为人类的智商，推理能力越强，越可以快速、准确地帮我们生成内容。

2、响应速度，模型生成响应的速度，现在主流AI聊天服务都使用流式响应，表现出来就是响应是一个字一个字蹦出来的，这个蹦字的速度即是响应速度，比如GPT-3.5-Turbo的响应速度明显比GPT-3.5快。

3、支持上下文（context）的数量，比如GPT-4，有8k context和32k context之分。上下文越大，说明模型参考的聊天内容越多，理论上回答就更合理准确。

以上的三点可以帮助我们对比不同模型的优劣，其中第三点上下文我觉得可以扩展开谈一谈我的理解，因为它决定了一些聊天应用的隐含行为，了解它有助于大家对响应结果有更合理的期待。

前面提到了模型的一个特征就是上下文，比如比较流行的GPT-3.5-Turbo分为4k context和16k context，这里的4k或者16k指的是支持的上下文的最大token量。4k对应4000个token，16k对应16000个token，那么这里的token又是什么意思呢？

这里的token是NLP（自然语言处理，Natural Language Processing）中的语言单位，是最终模型要处理的内容。也就是说，我们的输入最终会转换为token交给模型处理，所以模型提供者会以token为单位来定义上下文的上限。

以中文为例，一个汉字转换为token后大约对应0.5-2个token，这会因模型而异，不同模型将语言转换为token的机制是可能不同的。

为什么说理解上下文可以有助于我们对结果有合理的期待呢？因为上下文主要包含三个部分：

1、系统提示，System Prompt

2、提示，Prompt，是聊天中的一问

3、响应，Completion，是聊天中的一答

其中系统提示只有一个，提示和响应一般成对出现并且是多个，组成一问一答的聊天。也就是说，聊天工具会尝试向模型发送同一聊天中的尽可能多的问答记录，但是不会超过该模型上下文的最大值，同时还要保留一定的token量给响应内容。

如果我们一直在同一个聊天中问问题，就会发现，回答出现了绕圈的现象：Chat GPT不记得前面的问题，也不记得自己前面的回答，这就是因为聊天太大了，前面的对话不会再作为上下文发送给模型。

还有一个典型问题是，我想让它生成一个1000字的文章，它总是生成一半就中断。这是因为上下文的大小包含要给出的响应的大小，如果上下文中给响应预留的token量小于1000字的token量，就会造成响应不足1000字即中断。

这种情况下，可以通过提示“继续”来让Chat GPT继续未完成的文章。同时，我们可以推理出，在4k context的GPT-3.5-Turbo模型中，是无法生成大于4000字的文章的。

目前我们系统使用的是GPT-3.5-Turbo-16K模型高速版本

支持最长约8000字的上下文对话，欢迎点击这里体验>>

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