GPT是什么？

知识共享计划 · 公众号 · · 2024-01-04 09:27

正文

GPT和GPT模型

OpenAI 的文本生成模型（通常称为生成式预训练 Transformer 或简称“GPT”模型）

GPT实际上是对GPT模型的一个总称，涵盖了整个系列的GPT模型，例如GPT-3.5，GPT-4.0。

GPT定义

GPT，全称为“Generative Pretrained Transformer”，中文可以翻译为“生成式预训练变换器”，是一种人工智能技术，通过这个全称，我们就可以看到GPT模型的三大特点。

GPT三大特点

生成式（Generative）： 它代表一种特点，意思是它能够创造或生成新的文本。好比一个作家，可以根据自己掌握的知识和想象力来创作。GPT也可以基于它所学的内容创造全新的内容。无论是回答问题、撰写文章还是编写代码，GPT都能生成相关的内容。

预训练（Pretrained）： 它代表训练过程，意思是在GPT被用于具体任务之前，它已经学习了很多知识，包括词汇、概念、事实和不同领域的基本规则。【学习】这个过程，就是【预训练】。如果没有这个过程，那么GPT根本不理解你说的内容，也无法生成含义准确，逻辑通顺的句子。就像一个不好好读书的学生，面对考试写不出正确答案。

变换器（Transformer）： 它代表一种技术/架构。举个例子：

【小明在雨中快乐地跑向学校】，在这句话中，不同的词汇承担着不同的语义重要性。【小明】是主要的行动者，【学校】是他的目的地，【快乐地】描述了他的状态。

如果GPT使用【变换器】来理解这句话，它会这样思考：当处理【跑】这个词时，模型不仅会考虑【跑】本身，还会关注到【小明】（谁在跑）和【学校】（跑向哪里）。也就是说，模型会注意到与【跑】这个动作最相关的信息。因此，这种架构使得GPT在理解和生成文本时更加有效和精准，特别是在处理长句子或复杂的语言结构。

目前，我们只是简单了解GPT的三个含义，但是并不知道这个GPT是怎么来的。

GPT的历史：它是如何诞生的

这里就要提到一个新的名词，【Transformer神经网络】，它是谷歌团队研发的一个技术工具，任何人或公司都可以拿来使用，是目前处理文本内容最先进的AI模型。

GPT正是基于【Transformer神经网络】，并通过OpenAI公司的创新研发策略，才得以实现和优化的一套模型。

而基于【Transformer神经网络】的模型，也不止一个GPT，例如谷歌公司开发的BERT模型，T5模型。

下面，让我们详细了解一下GPT模型的诞生过程。

预训练语言模型的发展：在GPT出现之前，自然语言处理（NLP）领域已经有了诸如Word2Vec、GloVe等词嵌入模型，以及LSTM、GRU等循环神经网络模型。这些模型在处理语言任务时取得了一定的成效，但仍有改进空间。

Transformer的出现：2017年，谷歌的研究人员发布了一篇名为《Attention Is All You Need》的论文，介绍了一种新的神经网络架构——Transformer。这个架构通过其独特的注意力机制，大大提高了处理序列数据的效率和效果，为后来的语言模型打下了基础。

GPT的诞生：2018年，OpenAI研究人员发布了GPT（Generative Pre-trained Transformer）的第一个版本。GPT是在Transformer架构基础上，采用了大规模数据预训练和微调的方法来提升模型的语言理解和生成能力。GPT的出现标志着大规模预训练语言模型时代的开始。

GPT-2和GPT-3：随后，OpenAI分别在2019年和2020年发布了GPT-2和GPT-3。这些版本在模型大小、训练数据量和性能上均有显著提升。特别是GPT-3，以其1750亿个参数成为当时世界上最大的语言模型，展示了惊人的语言理解和生成能力。

GPT-3.5：这是GPT-3的一个改进版本，发布于2022年。相比于GPT-3，GPT-3.5在某些方面进行了优化和调整，以提高模型的性能和效率。这个版本在处理更复杂的任务和理解上下文方面表现出更好的能力。

GPT-4：随后，OpenAI发布了GPT-4，这是一个更大、更强大的模型。GPT-4在模型架构、训练数据集和算法优化方面相比前一代有显著改进。它在理解复杂文本、生成更加准确和相关的内容方面展现出卓越能力。GPT-4还进一步提高了模型的多语言处理能力和多模态应用（比如处理文本和图像的结合）。