什麼是 GPT？ 你應該知道的一切

GPT 是許多流行的生成式 AI 應用程式（例如聊天機器人和編碼助理）背後的 AI 模型系列。 本文概述了這項改變遊戲規則的創新。

目錄

• 什麼是 GPT？
• GPT 模型如何運作？
• GPT 模型如何演變
• GPT應用程式
• GPT 模型的優點
• GPT 模型的缺點
• 結論

什麼是 GPT？

GPT 代表“產生預訓練變壓器”，既指特定模型，也指一系列日益複雜的人工智慧 (AI) 模型。 從最初的GPT 開始，該模型已經經歷了多個版本，包括GPT-2、GPT-3 和GPT-4，每次迭代都在規模和能力上進行​​了擴展，並具有更強的以類人技能處理複雜語言任務的能力。 GPT 系列模型由OpenAI 開發，OpenAI 是一家人工智慧研究公司，由一群人工智慧專家於2015 年創立，並獲得 Elon Musk 和里德霍夫曼(Reid Hoffman) 等知名創始人的支持。

GPT 模型是眾多流行的生成式 AI 應用程式的基礎，包括 ChatGPT 和 DALL-E。 GPT 模型是一種大型語言模型 (LLM)，旨在處理和分析大量文字資料。 法學碩士接受過熟練模仿和生成類人語言的培訓，使他們能夠執行需要自然語言理解和生成的各種任務。

GPT代表什麼？

GPT 代表“生成式預訓練變壓器”，這項描述概括了其功能的本質。

生成式

GPT模型被稱為“生成式AI”，因為其核心功能是根據提示或輸入資料產生新內容。 這使它們與旨在對現有預定義資料輸入進行分類和預測的人工智慧模型區分開來。 相較之下，GPT 等生成式 AI 模型不僅將資料分類。 相反，他們根據訓練產生全新的文字輸出、程式碼、圖像或其他創意媒體。

預訓練

在針對特定應用進行客製化之前，GPT 模型會經歷初始預訓練階段。預訓練透過在精心策劃的資料集上訓練模型來建立模型根據任意提示產生類人反應的基本能力。 這為模型的通用語言理解能力奠定了基礎。

基礎預訓練完成後，開發人員可以透過針對特定任務資料的額外訓練來微調模型，以實現更專業的目的。 例如，預先訓練的 GPT 模型可以在會話資料集上進行微調，以充當聊天機器人。 或者，它可以根據特定的程式碼庫或文件進行微調，以協助程式設計和程式碼產生任務。 預訓練提供了一般語言技能，可以對其進行改進以針對目標用例最佳化模型。

變壓器

循環神經網路 (RNN) 和長短期記憶 (LSTM) 網路等著名的人工智慧架構以增量方式處理文字序列，因此很難捕捉完整的上下文和複雜的單字結構。Transformer透過自我關注機制徹底改變了自然語言處理，該機制可以並行分析序列中的所有單詞，並根據已識別的關係建立連接。

透過整體處理整個序列而不是單字，變壓器可以比其他架構更好地掌握複雜的語言結構。 然而，變壓器的「理解」其實只是統計模式，而不是人類的理解或推理。

Transformer 於 2017 年首次引入機器翻譯，它的自我關注功能是一項突破，可以對海量資料集進行訓練。 因此，Transformer 架構現在作為標準架構元件支撐著大多數現代生成式 AI 平台。

從提示到回應——GPT 模型如何運作

GPT 模型的工作原理是預測對給定使用者輸入的適當回應（稱為提示） 。最初，這些模型主要透過基於文字的提示進行交互，但進步引入了處理上傳的文檔和圖像以及存取 API 和輸入資料的外部工具的功能。

GPT 模型將提示分解為較小的部分（稱為標記） ，然後使用複雜的演算法分析這些標記。 此過程有助於破解提示中標記的含義。 一旦提取了含義，模型就會產生統計上最有可能與預期答案相符的反應。

GPT 模型是如何訓練的

雖然每個 GPT 模型的訓練過程有所不同，但通常可以將它們分為兩個階段：無監督和監督。

無監督訓練

在最初的預訓練階段，GPT 模型會從維基百科文章、數位書籍和線上討論等各種來源獲取大量未標記的資料。 例如，GPT-2 在 800 萬個網頁上進行了訓練，而最新的 GPT-4 據報道使用了 PB 的文本數據，相當於 5000 億本書頁。 這種自我監督預訓練（稱為無監督階段）的目標是使模型能夠理解自然語言提示並連貫地產生類似人類的反應。 在此階段，模型沒有明確告知數據代表什麼。 相反，該模型使用其轉換器架構來識別資料中的模式和關係。

監督培訓

無監督階段完成後，使用監督訓練來完善 GPT 模型。 在監督訓練中，人類使用客製化的、標記的提示和反應來訓練模型，目的是教導模型哪些反應是人類可能想要的，哪些反應是有害的或不準確的。

監督訓練還包括一個稱為人類回饋強化學習（RLHF）的過程。 在 RLHF 過程中，人類對反應進行評分，以使模型隨著時間的推移產生更高品質的反應。

在微調期間，還可以向 GPT 模型提供與其將執行的功能相關的特定類型的資料。 例如，ChatGPT 針對對話對話和公開可用的電腦程式碼進行了微調，以支援其生成對話文字和準確電腦程式碼的一般能力。

GPT 模型如何演變

自2018 年以來，OpenAI 發布了多個版本的GPT 模型，包括GPT-2、GPT-3 和最新的GPT-4，每個版本都建立在上一個版本的基礎上，以在語言處理任務中實現更高的複雜性和能力。

GPT-1

GPT-1 於 2018 年推出，展示了 GPT 架構和訓練方法的潛力。 它能夠執行基本的語言任務，例如回答簡單的問題和改寫句子。 然而，GPT-1 由於規模較小且訓練資料集較簡單，因此最適合較短的提示和反應。 這些限制導致它難以在較長的對話中維持上下文，隨著文字長度的增加，通常會導致輸出不太連貫。

GPT-2

GPT-2 於 2019 年 2 月推出，代表著重大升級，因為它是在比 GPT-1 大十倍的資料集上進行訓練的。 這項擴展的訓練基礎使 GPT-2 能夠產生更長、更連貫的文本，並無需進行特定任務的訓練即可處理文本摘要、問題回答和語言翻譯等任務。 儘管取得了這些進步，GPT-2 仍然面臨著細緻入微的上下文理解方面的挑戰，並且偶爾會產生缺乏相關性或偏離用戶意圖的回應。

GPT-3 和 GPT-3.5

GPT-3 於 2020 年 6 月發布，與先前的模型相比有了顯著進步，在自然語言處理、程式碼生成和句子解讀等基本推理任務方面的能力得到了提高。 憑藉 1750 億個參數的龐大規模，GPT-3 大大提高了較長文字跨度的上下文保留和連貫性。 然而，其較大的尺寸也帶來了計算需求和微調方面的挑戰，有時會導致不可預測或偏差的輸出。

2022年，OpenAI推出了GPT-3.5，這是GPT-3的改良版。 透過對更新的資料集進行訓練並進行額外的微調，該版本旨在減少產生有害或不適當反應的可能性。 雖然 GPT-3.5 在準確性和安全性方面不斷進步，但在複雜或利基環境中保持上下文準確性仍然是一個挑戰。

GPT-4

2023 年 3 月，OpenAI 發布了 GPT-4，提供了有關其訓練的有限細節。 GPT-4 能夠處理更長、更複雜的提示，並顯著改善情境保留，標誌著 GPT 架構的重大進步。 GPT-4 也是一種多模式模型，這意味著它可以解釋包含文字和圖像的提示。 雖然 GPT-4 提供了增強的準確性和功能，但它仍然面臨著確保在不同和細緻的任務中保持一致的可靠性的挑戰。

GPT應用程式

GPT 模型提供的功能使非技術使用者和開發人員能夠處理廣泛的任務，包括產生創意內容、分析複雜文件和簡化客戶服務。

聊天機器人

聊天機器人是 GPT 模型最受歡迎的應用之一。 透過微調，開發人員可以進一步自訂 GPT 模型，以創建用於特定目的的專用聊天機器人，例如為企業提供客戶服務或教授撲克等紙牌遊戲。 這種客製化支援引人入勝且與上下文相關的交互，從而創建更個性化和有用的用戶體驗。

創意任務

GPT 模型可以支援各種創意任務，例如集思廣益或提供改進現有內容的想法。 以下是 GPT 模型可以幫助您完成創意任務的一些方法：

• 撰寫原創內容的草稿，例如小說、詩歌或廣告
• 為創意活動產生想法，例如電影劇本輪廓或壁畫主題
• 提出使現有內容更易於閱讀或更吸引不同受眾的方法

許多生成式人工智慧工具可讓您產生創意內容，包括 Grammarly。 Grammarly 可以學習您的寫作風格，並輕鬆與熟悉的工具集成，例如 Gmail 和 Microsoft Word。

學術支持

GPT 模型可應用於學術環境，幫助解釋複雜的數學概念、創建引人入勝的教學內容、充當研究助理以及開發測驗和考試問題。

數據分析

雖然所有 GPT 模型都可以協助完成資料分析任務，但 GPT-4 尤其擅長分析複雜文件、總結資料趨勢以及從 Microsoft Excel 文件等結構化資料來源報告指標。 它還可以透過社交媒體評論、評論和調查來分析客戶情緒。

影像分析

借助 GPT-4，用戶可以上傳圖像以供分析以及文字提示。 此功能對於各種任務都很有用，例如將文字圖像轉換為可編輯格式、為社交媒體帖子創建標題、起草產品描述以及為視障用戶創建與輔助技術一起使用的圖像描述。

編碼協助

GPT 模型可以透過解釋電腦程式、優化程式碼以提高效率和可維護性、創建測試案例以及在程式語言之間轉換程式碼來幫助開發人員。 這些功能有助於簡化開發流程。

GPT模型有什麼優點？

GPT 模型提供了靈活高效的方法來自動化任務，並支援重要的客製化。 它們允許用戶創建適合不同需求的應用程序，例如合約分析、預測分析和網路安全威脅檢測。 這種適應性促進了人工智慧在各個領域的更廣泛採用。

GPT 模型有哪些缺點？

儘管 GPT 模型很複雜，但它也有其限制。 由於它們是在固定資料集上進行訓練的，通常有一個截止日期，因此它們無法在上次訓練截止後合併即時更新或資料。 此外，雖然GPT-4可以分析影像，但GPT模型是基於文字的，因此GPT-4實際上使用另一種生成式AI模型DALL-E來分析和產生影像。 雖然這可能不關心普通用戶，但開發人員可能會發現本機多模式模型可以更好地服務他們的用例。 最後，圍繞潛在偏見、隱私問題以及透過傳播錯誤訊息、侵犯版權保護或產生危險內容等方式濫用的可能性仍然存在道德擔憂。

GPT：人工智慧遊戲規則改變者

GPT 系列人工智慧模型顯著提高了機器模仿人類互動和協助跨多個領域執行複雜任務的能力。 隨著它們的不斷發展，這些模型有望增強創造力和分析能力。 然而，它們帶來了重大的道德和隱私問題，需要勤奮的研究和行動。 展望未來，GPT 技術的發展可能會繼續成為人工智慧研究的中心主題，塑造全球技術採用的未來。