GPT是什么？GPT模型及其演进
编辑导读：
GPT是指Generative Pre-trained Transformer，是一种先进的自然语言处理模型。GPT通过大规模数据集的预训练和微调的过程，具备生成连贯文本的能力。自然语言处理的突破之一是Transformer架构，而GPT模型基于该架构，利用了自注意力机制，从而在各种任务上实现了更好的性能。OpenAI在过去几年中推出了GPT系列的多个版本，每个版本都有参数数量和训练数据规模的跳跃式增加，使得模型能力得到显著提升。
在最近新一轮的人工智能浪潮下，我们经常听到“GPT”这个词。“ChatGPT”，“GPT3”，“GPT4”等等，各家新产品起名也纷纷要么蹭“chat”，要么蹭“GPT”，甚至自动驾驶公司也推出“driveGPT”产品。究竟GPT是什么意思呢？我们今天就来详细分析一下。
GPT是一种先进的自然语言处理模型，由OpenAI在2018年推出。GPT全称是（Generative Pre-trained Transformer），三个字母分别对应三个单词，其中：“Generative”表示该模型具有生成文本的能力。换句话说，模型可以基于其接收到的上下文或提示创建连贯的文本序列。这与判别式模型形成明显差别，判别式模型专注于预测或对给定数据进行分类。“Pre-trained”指的是在对模型进行特定任务微调之前，先对其进行大量文本数据集的预训练。在预训练过程中，模型通过预测给定序列中的下一个单词或标记来学习一般的语言模式、结构和关系。这个初始的预训练阶段使得模型能够对语言有一个广泛的理解，然后可以使用较小的、针对特定任务的数据集对其进行微调，如情感分析、文本摘要或问答等。这种预训练和微调的两阶段过程在实现各种自然语言处理任务的最先进结果方面被证明是有效的，利用迁移学习的能力使模型能够适应各种任务，并且只需要相对较少的额外训练数据。“Transformer”指的是模型所用的基本架构，“Transformer”在2017年Google论文《Attention is All You Need》中被首次提出，它是自然语言处理的一次突破，已经成为很多新模型的基础设施，包括GPT。Transformer架构的关键创新是自注意力机制，该机制允许模型在进行预测或生成新文本时权衡序列中不同单词或标记的重要性。这种机制使模型能够捕捉单词之间的长距离依赖关系和关系，从而在各种任务上实现了更好的性能。所以可以这么理解，GPT基于Transformer架构，进行大大规模数据集的预训练，使得模型能够对语言有一个广泛的理解，以达获得“生成连贯文本”的能力。2018年OpenAI 发表了一篇题为《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》的论文，其中介绍了第一个 GPT 模型。在 2018 年至 2023 年期间，OpenAI 发布了五个个主要的 GPT版本编号，除了2018年6月GPT-1，后面还有2019年2月的GPT-2，2020年6月的GPT-3，2022年3月的GPT-3.5以及2023年3月的GPT-4。每个版本都有参数数量和训练数据规模的跳跃式增加，每个版本的能力也都比之前版本有飞跃式增强。
版本
参数
训练数据规模
日期
GPT-1
1.17亿
BookCorpus: 4.5 GB 文本，来自7000本未出版书籍
2018.6
GPT-2
15亿
WebText: 40 GB 文本，800万份文档，来自Reddit上点赞的4500万个网页
2019.2
GPT-3
1750亿
570 GB纯文本，0.4万亿 tokens。主要来自CommonCrawl，WebText，英文维基百科，两个书籍语料库（Books1和Books2）
2020.6
GPT-3.5
1750亿
与GPT-3相似的训练数据，可能有一些改进和增加
2022.3
GPT-4
未公开
未公开
2023.3
ChatGPT 是基于 GPT 系列模型（如 GPT-3.5 或 GPT-4）的一个聊天机器人。这个聊天机器人的出现极大地促进了人机交互的发展。它能够在特定的对话场景下与用户进行精准、流畅的语言交互，从而提供更加个性化、更加贴近实际需求的服务。这种人机交互接口的意义不亚于 GPT 系列模型本身，它为人机交互的未来开辟了新的道路，让人们能够更加自然地与计算机进行沟通。ChatGPT的交互形式会让很多软件需要重新思考自己的界面，chat2code，chat2travel，chat2health…chat2anything。例如，chat2shopping可以帮助用户快速找到他们需要的商品，chat2travel可以帮助用户规划旅行行程，chat2health可以提供健康建议和治疗方案。可是，这种极具效率的交互方式再加上背后的GPT系列模型，很可能让很多应用变得毫无意义。
参考资料
https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_pre-trained_transformer
https://cdn.openai.com/papers/forecasting-misuse.pdf
https://lifearchitect.ai/chatgpt/
GPT是一种先进的自然语言处理模型，通过预训练和微调的过程，可以生成连贯的文本序列。GPT模型基于Transformer架构，利用自注意力机制，能够捕捉单词之间的长距离依赖关系和关系，从而在各种任务上实现更好的性能。OpenAI在过去几年中发布了多个GPT版本，每个版本的能力都有显著的提升，通过增加参数数量和训练数据规模来实现。这些GPT模型的出现已经极大地促进了人机交互的发展，为实现更加个性化、贴近实际需求的服务开辟了新的道路。
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