监督学习和无监督学习是机器学习中的两种核心方法，它们在 OpenAI 模型（如 GPT-3 或 GPT-4）中的应用反映了不同的方法论。监督学习依赖于标记数据集，其中每个输入示例都与正确的输出配对。例如，训练用于将电子邮件分类为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的模型使用标记示例来学习模式。 OpenAI 在微调模型以完成特定任务（例如，客户支持响应）等场景中应用监督技术，开发人员在其中提供显式的输入-输出对来指导行为。无监督学习则使用原始的、未标记的数据。模型可以自行识别模式或结构——例如，在没有预定义类别的情况下，对相似的文档进行分组或生成连贯的文本。 OpenAI 的基础模型（如 GPT-3）主要通过无监督方法进行训练，分析大量文本来预测序列中的下一个单词，从而建立对语言的总体理解。
关键区别在于数据要求和训练目标。 监督学习需要高质量的标记数据，创建这些数据可能需要花费大量时间，但可以精确控制模型输出。例如，OpenAI 的 InstructGPT 使用监督微调来使输出与人类指令保持一致。然而，无监督学习通过利用非结构化数据（例如，书籍、网站）来学习广泛的模式，从而可以更有效地扩展。这就是为什么 GPT 模型首先在各种文本上进行无监督预训练，从而使它们能够处理未明确训练的任务。在底层，这两种方法通常使用相似的神经架构（如 transformers），但无监督模型优先考虑泛化，而监督模型则侧重于特定于任务的准确性。
实际用例突出了每种方法的优势。 监督学习非常适合存在标记数据的狭窄、定义明确的任务，例如情感分析或命名实体识别。开发人员可以使用标记的客户反馈来微调 OpenAI 模型，以对产品评论进行分类。无监督学习擅长于探索性任务，例如生成创意文本、总结文章或在没有预定义标签的情况下对数据进行聚类。例如，GPT-4 编写代码片段或回答问题的能力依赖于其无监督预训练来掌握语法和上下文。 OpenAI 的 API 通常结合了这两种方法：基础模型（无监督）提供通用功能，而开发人员添加监督微调以满足专门需求。 在它们之间进行选择取决于问题 - 监督用于精确性，无监督用于灵活性和广度。