探索 GPT 模型的强大功能:基于变压器的高级人工智能,适用于文本生成、NLP 任务、聊天机器人、编码等。立即了解主要功能!
GPT(生成预训练转换器)是OpenAI 开发的一系列功能强大的大型语言模型(LLM)。这些模型旨在理解和生成类人文本,是现代生成式人工智能的基石。其名称本身就描述了其核心组成部分:"生成 "是因为它能创建新内容,在大量文本数据上进行 "预训练",并建立在Transformer架构上,这是自然语言处理 (NLP) 的一种革命性方法。
GPT 模型的强大之处在于其两个阶段的过程。首先,在预训练阶段,模型通过无监督学习,从庞大的文本和代码语料库中学习语法、事实、推理能力和语言模式。这一阶段使用 Transformer 架构,该架构利用注意力机制来权衡序列中不同单词的重要性,使其能够掌握复杂的上下文。这种基础知识使 GPT 模型具有高度的通用性。第二阶段是微调阶段,使用较小的特定任务数据集调整预训练模型,以执行翻译或摘要等特定任务。
GPT 模型已被集成到各种应用中,彻底改变了我们与技术的交互方式。两个突出的例子包括
必须将 GPT 与其他类型的人工智能模型区分开来:
GPT 模型因其广泛的功能和适应性而被视为基础模型,斯坦福大学的 CRFM 等机构也在研究这一概念。从GPT-3到 GPT-4 及以后的发展还引入了多模式学习,使模型能够同时处理和解释图像、音频和文本。随着这些模型越来越强大,有效的交互越来越依赖于熟练的提示工程,而开发人员必须应对幻觉等挑战,并促进人工智能伦理和负责任的人工智能。