什么是 GPT？你应该知道的一切

GPT 是许多流行的生成式 AI 应用程序（例如聊天机器人和编码助手）背后的 AI 模型系列。本文概述了这一改变游戏规则的创新。

目录

• 什么是 GPT？
• GPT 模型如何工作？
• GPT 模型如何演变
• GPT应用程序
• GPT 模型的优点
• GPT 模型的缺点
• 结论

什么是 GPT？

GPT 代表“生成式预训练变压器”，既指特定模型，也指一系列日益复杂的人工智能 (AI) 模型。从最初的 GPT 开始，该模型已经发展了多个版本，包括 GPT-2、GPT-3 和 GPT-4，每次迭代都在规模和能力上进行了扩展，并具有更强的以类人技能处理复杂语言任务的能力。 GPT 系列模型由 OpenAI 开发，OpenAI 是一家人工智能研究公司，由一群人工智能专家于 2015 年创立，并得到埃隆·马斯克 (Elon Musk) 和里德·霍夫曼 (Reid Hoffman) 等知名创始人的支持。

GPT 模型是众多流行的生成式 AI 应用程序的基础，包括 ChatGPT 和 DALL-E。 GPT 模型是一种大型语言模型 (LLM)，旨在处理和分析大量文本数据。法学硕士经过培训，能够熟练地模仿和生成类人语言，使他们能够执行需要自然语言理解和生成的各种任务。

GPT代表什么？

GPT 代表“生成式预训练变压器”，这一描述概括了其功能的本质。

生成式

GPT 模型被称为“生成式人工智能”，因为它们根据提示或输入数据生成新内容。这使它们与旨在对现有预定义数据输入进行分类和预测的人工智能模型区分开来。相比之下，GPT 等生成式 AI 模型不仅仅对数据进行分类。相反，他们根据训练生成全新的文本输出、代码、图像或其他创意媒体。

预训练

在针对特定应用进行定制之前，GPT 模型会经历初始预训练阶段。预训练通过在精心策划的数据集上训练模型来建立模型根据任意提示生成类人响应的基本能力。这为模型的通用语言理解能力奠定了基础。

基础预训练完成后，开发人员可以通过针对特定任务数据的额外训练来微调模型，以实现更专业的目的。例如，预训练的 GPT 模型可以在会话数据集上进行微调，以充当聊天机器人。或者，它可以根据特定的代码库或文档进行微调，以协助编程和代码生成任务。预训练提供了一般语言技能，可以对其进行改进以针对目标用例优化模型。

变压器

循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM) 网络等著名的人工智能架构以增量方式处理文本序列，因此很难捕获完整的上下文和复杂的单词结构。 Transformer 通过自注意力机制彻底改变了自然语言处理 (NLP)，该机制可以并行分析序列中的所有单词，并根据已识别的关系建立连接。

通过整体处理整个序列而不是单个单词，变压器可以比其他架构更好地掌握复杂的语言结构。然而，变压器的“理解”实际上只是统计模式，而不是人类的理解或推理。

Transformer 于 2017 年首次引入机器翻译，它的自注意力功能是一项突破，可以对海量数据集进行训练。因此，Transformer 架构现在作为标准架构组件支撑着大多数现代生成式 AI 平台。

从提示到响应——GPT 模型如何工作

GPT 模型的工作原理是预测对给定用户输入的适当响应（称为提示）。最初，这些模型主要通过基于文本的提示进行交互，但进步引入了处理上传的文档和图像以及访问 API 和输入数据的外部工具的功能。

GPT 模型将提示分解为更小的部分（称为标记），然后使用复杂的算法分析这些标记。此过程有助于破译提示中标记的含义。一旦提取了含义，模型就会生成统计上最有可能与预期答案相符的响应。

GPT 模型是如何训练的

虽然每个 GPT 模型的训练过程有所不同，但通常可以将它们分为两个阶段：无监督和监督。

无监督训练

在最初的预训练阶段，GPT 模型从维基百科文章、数字书籍和在线讨论等各种来源获取大量未标记的数据。例如，GPT-2 在 800 万个网页上进行了训练，而最新的 GPT-4 据报道使用了 PB 的文本数据，相当于 5000 亿书页。这种自我监督预训练（称为无监督阶段）的目标是使模型能够理解自然语言提示并连贯地生成类似人类的响应。在此阶段，模型没有明确告知数据代表什么。相反，该模型使用其转换器架构来识别数据中的模式和关系。

监督培训

无监督阶段完成后，使用监督训练来完善 GPT 模型。在监督训练中，人类使用定制的、标记的提示和响应来训练模型，目的是教导模型哪些响应是人类可能想要的，哪些响应是有害的或不准确的。

监督训练还包括一个称为人类反馈强化学习（RLHF）的过程。在 RLHF 过程中，人类对响应进行评分，以使模型随着时间的推移生成更高质量的响应。

在微调期间，还可以向 GPT 模型提供与其将执行的功能相关的特定类型的数据。例如，ChatGPT 针对对话对话和公开可用的计算机代码进行了微调，以支持其生成对话文本和准确计算机代码的一般能力。

GPT 模型如何演变

自 2018 年以来，OpenAI 发布了多个版本的 GPT 模型，包括 GPT-2、GPT-3 和最新的 GPT-4，每个版本都建立在上一个版本的基础上，以实现更高的复杂性和语言处理任务的能力。

GPT-1

GPT-1 于 2018 年推出，展示了 GPT 架构和训练方法的潜力。它能够执行基本的语言任务，例如回答简单的问题和改写句子。然而，GPT-1 由于规模较小且训练数据集较简单，因此最适合较短的提示和响应。这些限制导致它难以在较长的对话中维持上下文，随着文本长度的增加，通常会导致输出不太连贯。

GPT-2

GPT-2 于 2019 年 2 月推出，代表着一次重大升级，因为它是在比 GPT-1 大十倍的数据集上进行训练的。这一扩展的训练基础使 GPT-2 能够生成更长、更连贯的文本，并无需进行特定任务的训练即可处理文本摘要、问题回答和语言翻译等任务。尽管取得了这些进步，GPT-2 仍然面临着细致入微的上下文理解方面的挑战，并且偶尔会产生缺乏相关性或偏离用户意图的响应。

GPT-3 和 GPT-3.5

GPT-3 于 2020 年 6 月发布，与之前的模型相比有了显着进步，在自然语言处理、代码生成和句子解读等基本推理任务方面的能力得到了提高。凭借 1750 亿个参数的庞大规模，GPT-3 极大地提高了较长文本跨度的上下文保留和连贯性。然而，其较大的尺寸也带来了计算需求和微调方面的挑战，有时会导致不可预测或有偏差的输出。

2022年，OpenAI推出了GPT-3.5，这是GPT-3的改进版本。通过对更新的数据集进行训练并进行额外的微调，该版本旨在减少产生有害或不适当响应的可能性。虽然 GPT-3.5 在准确性和安全性方面不断进步，但在复杂或利基环境中保持上下文准确性仍然是一个挑战。

GPT-4

2023 年 3 月，OpenAI 发布了 GPT-4，提供了有关其训练的有限细节。 GPT-4 能够处理更长、更复杂的提示，并显着改进上下文保留，标志着 GPT 架构的重大进步。 GPT-4 也是一种多模式模型，这意味着它可以解释包含文本和图像的提示。虽然 GPT-4 提供了增强的准确性和功能，但它仍然面临着确保在不同和细致的任务中保持一致的可靠性的挑战。

GPT应用程序

GPT 模型提供的功能使非技术用户和开发人员能够处理广泛的任务，包括生成创意内容、分析复杂文档和简化客户服务。

聊天机器人

聊天机器人是 GPT 模型最流行的应用之一。通过微调，开发人员可以进一步定制 GPT 模型，以创建用于特定目的的专用聊天机器人，例如为企业提供客户服务或教授扑克等纸牌游戏。这种定制支持引人入胜且与上下文相关的交互，从而创建更加个性化和有用的用户体验。

创意任务

GPT 模型可以支持各种创造性任务，例如集思广益或提供改进现有内容的想法。以下是 GPT 模型可以帮助您完成创造性任务的一些方法：

• 撰写原创内容的草稿，例如小说、诗歌或广告
• 为创意活动产生想法，例如电影剧本轮廓或壁画主题
• 提出使现有内容更易于阅读或更吸引不同受众的方法

许多生成式人工智能工具可让您生成创意内容，包括 Grammarly。 Grammarly 可以学习您的写作风格，并轻松与熟悉的工具（例如 Gmail 和 Microsoft Word）集成。

学术支持

GPT 模型可应用于学术环境，帮助解释复杂的数学概念、创建引人入胜的教学内容、充当研究助理以及开发测验和考试问题。

数据分析

虽然所有 GPT 模型都可以协助完成数据分析任务，但 GPT-4 尤其擅长分析复杂文档、总结数据趋势以及从 Microsoft Excel 文档等结构化数据源报告指标。它还可以通过社交媒体评论、评论和调查来分析客户情绪。

图像分析

使用 GPT-4，用户可以上传图像以供分析以及文本提示。此功能对于各种任务都很有用，例如将文本图像转换为可编辑格式、为社交媒体帖子创建标题、起草产品描述以及为视障用户创建与辅助技术一起使用的图像描述。

编码协助

GPT 模型可以通过解释计算机程序、优化代码以提高效率和可维护性、创建测试用例以及在编程语言之间转换代码来帮助开发人员。这些功能有助于简化开发流程。

GPT模型有什么优点？

GPT 模型提供了灵活高效的方法来自动化任务，并支持重要的定制。它们允许用户创建适合不同需求的应用程序，例如合同分析、预测分析和网络安全威胁检测。这种适应性促进了人工智能在各个领域的更广泛采用。

GPT 模型有哪些缺点？

尽管 GPT 模型很复杂，但它也有局限性。由于它们是在固定数据集上进行训练的，通常有一个截止日期，因此它们无法在上次训练截止后合并实时更新或数据。此外，虽然GPT-4可以分析图像，但GPT模型是基于文本的，因此GPT-4实际上使用另一种生成式AI模型DALL-E来分析和生成图像。虽然这可能不关心普通用户，但开发人员可能会发现本机多模式模型可以更好地服务于他们的用例。最后，围绕潜在偏见、隐私问题以及通过传播错误信息、侵犯版权保护或生成危险内容等方式滥用的可能性仍然存在道德担忧。

GPT：人工智能游戏规则改变者

GPT 系列人工智能模型显着提高了机器模仿人类交互和协助跨多个领域执行复杂任务的能力。随着它们的不断发展，这些模型有望增强创造力和分析能力。然而，它们带来了重大的道德和隐私问题，需要勤奋的研究和行动。展望未来，GPT 技术的发展可能会继续成为人工智能研究的中心主题，塑造全球技术采用的未来。