转：这份文件是一段关于GPT-5及其发展、训练和潜在影响的专家访谈记录。以下是核心内容的整理：
GPT模型发展概述：
GPT-2.0是最初的模型，帮助理解了transformer模型。
GPT-3.0是首个拥有175亿参数的模型，标志着真正的自然语言处理的开始。
GPT-3.5首次引入了接近一万亿参数，并优化了模型，使其运行更快。
GPT-4和4o的特点：
GPT-4拥有约1.8万亿参数，支持多语言和音频处理。
GPT-4o集成了DALL-E模型，用于图像生成，还包含了视频生成器/GenVideo。
GPT-5的预期功能：
集成了Sora模型和其他动机模型，如世界模型，理解现实世界的物理规则。
将包含AI代理，模仿人脑不同区域的功能，进行内部沟通以确保答案的正确性。
GPT-5的发布时间线：
虽然GPT-5已经准备好，但由于美国大选年和潜在的风险，发布被推迟。
发布可能在大选后，且会有许多防护规则。
GPT-5的智能和准确性：
预计GPT-5的智能将非常高，IQ约170，超过爱因斯坦。
准确性接近98%，幻觉（hallucination）降至1%。
训练和推理成本：
GPT-3有175亿参数，GPT-4约1.8万亿参数，GPT-5的大小将是GPT-4的多倍。
训练成本预计会大幅下降，得益于GPU速度提升和模型优化。
数据来源和训练问题：
互联网数据仅占全球数据的6-7%，大部分数据隐藏在防火墙后。
一旦企业信任AI，将有更多数据被转化为可训练的数字形式。
GPT-5和GPT-6的投资回报：
训练成本预计会显著降低，微软预计AI Copilot项目几年内能带来100亿美元的年收入。
微软计划到2030年成为5000亿美元收入的公司，主要增长来自AI技术的进步。
Stargate项目：
微软和OpenAI计划投资1000亿美元建设下一代AI数据中心Stargate。