训练一个类似 GPT-4 的小模型需要以下步骤：

1.收集和清理数据：使用具有多样性的语料库来构建您的训练数据，例如新闻、维基百科、小说、博客、社交媒体等。清理数据时要确保数据中不存在明显的错误、重复或内容上的偏见。

2.选择合适的框架：选择适合您的任务的深度学习框架。像 、、Keras 和 MXNet 这样的框架都具有自然语言处理（NLP）方面的强大功能。

3.设计架构：GPT-4 使用了 架构，这是一种基于自注意力机制的神经网络结构。您可以设计一个类似的网络结构，包括多个自注意力层、正则化层和线性分类器等。

4.预处理：对文本进行预处理，例如分词、标签化、归一化和词向量编码。您可以使用一些常见的 NLP 工具库，如 NLTK 和 spaCy。

5.训练模型：使用您的训练数据和设计好的网络结构来训练模型。在训练过程中，您可以使用像 Adam、SGD 和 这样的优化器来更新模型的参数，以期获得更好的性能。

6.评估模型：使用您的测试数据集来评估模型的性能。您可以考虑各种指标，如困惑度、准确率和召回率等。

7.调整模型：根据您的评估结果，对模型进行优化和修改，以提高模型在训练和预测中的性能。

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8.部署模型：将模型集成到您的应用程序或系统中，并准备好响应请求并生成文本。

的平行模型包括以下几种：

1. GPT-2：这是语言生成任务上最先进的模型之一。它有1.5亿、3.5亿和8亿个参数的版本，可以提供不同程度的结果。

2. GPT-3：这是目前最先进的语言生成模型之一，拥有1.75万亿个参数。它可以生成非常逼真的文本，并且能够体现出很强的创造性。

3. ：这是一个分布式的平行模型，在多台机器上使用大量参数进行训练，以实现更高的性能。

4. T5：这是谷歌发布的一个语言生成模型，旨在解决自然语言处理领域的各种任务。其中一个子模型是用于聊天的模型。

5. CTRL：这是一个用于文本生成的模型，可以控制生成的输出来满足不同的需求。这个模型非常适合聊天场景，因为它可以生成符合特定用户要求的语言输出。

6. GPT-Neo：这是一个开源的模型，拥有14亿个参数，由社区自发创建，旨在提供与GPT-3相似的性能，但不需要访问私人数据集。