GPT（生成式预训练变换器）

GPT 如何工作

GPT "这一名称本身就分解了其核心组件：

• 生成性：GPT 模型可创建新的、原创的文本输出，这些输出与输入提示一致，并与上下文相关。与对数据进行分类的判别模型不同，生成模型可以生成新颖的内容。这包括续写故事、撰写电子邮件或生成代码。
• 预训练：在用于特定任务之前，GPT 模型需要在从互联网和其他授权资料中获取的大量文本数据集上进行广泛的训练。这种预训练可以让模型获得有关语言、事实和推理的广泛知识。然后，可以通过一个称为微调的过程或提示工程将这种通用能力调整到特定应用中。
• 转换器底层架构是Transformer，在颇具影响力的论文"Attention Is All You Need"中介绍过。变换器采用自我注意机制，允许模型权衡输入序列中不同单词的重要性，而不管它们的位置如何。这克服了递归神经网络（RNN）等旧架构在处理长距离依赖关系方面的局限性，并能在GPU 等硬件上进行更多并行处理。

主要特点和演变

GPT 系列经历了重大演变，每一次迭代都能提供更强的功能：

• GPT-2：展示了令人印象深刻的文本生成能力，但由于担心被滥用，最初发布时比较谨慎。
• GPT-3：在规模和性能上实现了重大飞跃，能够以最少的特定任务训练数据完成各种任务，通常在少量学习方面表现出色。
• GPT-4：进一步提高推理能力、创造力和解决问题的能力。值得注意的是，GPT-4 是一个多模式模型，能够处理文本和图像输入，大大扩展了其应用范围。详情请阅读GPT-4 技术报告。

这些模型擅长文本生成、文本摘要、机器翻译、问题解答和代码生成等任务。许多 GPT 模型可通过以下平台访问 Hugging Face等平台访问，并可使用 PyTorch或 TensorFlow.

实际应用

GPT 模型为各个领域的众多应用提供了动力：

1. 内容创建和协助： Jasper或Writesonic等工具使用 GPT 模型帮助用户生成博客文章、营销文案、电子邮件和其他书面内容，大大加快了创意工作流程。开发人员还使用GitHub Copilot（由 GPT 的后代 OpenAI Codex 提供支持）等变体来完成和生成代码。
2. 高级聊天机器人和虚拟助理：GPT 可实现更复杂、更自然的人工智能对话。客户服务聊天机器人可以处理复杂的询问，更好地理解上下文，并提供更像人类的回复，从而改善用户体验。这方面的例子包括与Intercom等平台的集成或使用 OpenAI API 构建的定制解决方案。

GPT 与其他机型的比较

必须将 GPT 与其他类型的人工智能模型区分开来：

• 与 BERT 的比较：虽然两者都是基于变换器的 LLM，但BERT（来自变换器的双向编码器表示）主要是一种编码器模型，旨在双向理解上下文。它擅长情感分析、命名实体识别（NER）和文本分类等任务。而 GPT 则以解码器为重点，针对生成文本进行了优化。
• 与计算机视觉模型的对比：GPT 模型处理并生成文本（有时也生成图像，如 GPT-4）。它们与计算机视觉（CV）模型有本质区别，如 Ultralytics YOLO(等计算机视觉模型有本质区别、 YOLOv8, YOLO11).YOLO 模型通过分析视觉数据（图像、视频）来执行物体检测、图像分类或实例分割等任务，使用边界框或掩码来识别哪些物体存在以及它们的位置。GPT-4 可以描述图像，而YOLO 则擅长在图像中高速进行精确定位和分类，适合实时推理。复杂的系统可能会将两者结合起来，并通过Ultralytics HUB 等平台进行管理。

GPT 模型因其广泛的功能和适应性而被视为基础模型，是现代机器学习的基石。