GPT 或 Generative Pre-trained Transformer 是 OpenAI 开发的一种复杂语言模型。它的设计目的是根据其训练过的大量数据来理解和生成类人文本。GPT 模型能够在一系列应用中生成连贯且与上下文相关的文本，从而彻底改变了自然语言处理 (NLP) 领域。
GPT 模型采用Transformer架构，该架构利用注意力等机制来处理文本中的长距离依赖关系。与传统的递归神经网络（RNN）（如递归神经网络和 LSTM）相比，这种架构能让模型更有效地处理数据。
GPT 中的 "预训练 "指的是模型从大型数据集中学习的初始阶段，这一过程有助于模型形成对语言的广泛理解。在预训练之后，GPT 通常会在特定任务上进行微调，使其能够生成精细的特定任务输出。了解有关微调技术的更多信息。
GPT 模型被广泛应用于各种领域：
在医疗保健领域，GPT 模型有助于生成医学文献、创造总结患者信息的新方法，并帮助研究人员理解复杂的医学文本。了解人工智能在医疗保健领域的更多应用。
公司利用由 GPT 支持的聊天机器人来改善客户服务，让客户能够即时回复询问。这种整合提高了效率，增强了用户体验。了解更多有关人工智能在商业中的影响的信息。
与主要用于需要理解而非生成文本的任务的BERT（来自变换器的双向编码器表示）不同，GPT 模型具有生成性，因此更适合文本生成任务。
GPT从GPT-2到GPT-3，再到现在的GPT-4，其发展历程表明，该模型在处理更复杂任务方面的能力和效率不断提高。OpenAI 不断创新，专注于提高模型的效率和可访问性，以便更广泛地利用模型。
要进一步了解 GPT 的功能，请查看GPT-4o Mini 的见解。
GPT 对自然语言处理的变革性影响在各行各业和各种应用中都显而易见。随着人工智能的不断进步，GPT 模型将在开发机器与用户之间更复杂、更像人的交互方面发挥重要作用，从而提高生产力和创新能力。
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