什么是 GPT模型？
GPT模型是由 OpenAI 开发的大型语言模型系列，采用带有自注意力机制的 Transformer 架构，通过预测序列中的下一个 token 来生成类人文本，在海量文本语料上进行预训练，并针对各种下游任务进行微调。
快速了解
| 全称 | 生成式预训练 Transformer |
|---|---|
| 创建时间 | 2018 年（OpenAI 发布 GPT-1） |
| 规范文档 | 官方规范 |
工作原理
GPT 模型代表了自然语言处理领域的范式转变，将大规模文本数据集上的无监督预训练与有监督微调相结合。从 GPT-1（2018 年，1.17 亿参数）到 GPT-2（2019 年，15 亿参数）、GPT-3（2020 年，1750 亿参数）再到 GPT-4（2023 年，多模态），展示了快速的规模扩展和能力提升。GPT 模型使用自回归语言建模，基于所有先前的 token 预测每个 token。该架构利用多头自注意力和前馈神经网络，使模型能够捕获文本中的长距离依赖关系和上下文关联。GPT-4 引入了多模态能力，可同时接受文本和图像输入。
主要特点
- 在海量文本语料上使用无监督学习进行预训练，然后进行特定任务微调
- 自回归生成：基于所有先前 token 预测下一个 token
- 采用带有多头自注意力机制的 Transformer 解码器架构
- 在大规模时展现涌现能力：上下文学习、思维链推理、指令遵循
- 支持少样本和零样本学习，无需显式微调
- GPT-4 具备多模态能力：可处理文本和图像输入
常见用途
- 对话式 AI：ChatGPT 用于客户支持、虚拟助手和交互式对话
- 内容生成：文章写作、创意写作、营销文案和邮件撰写
- 代码生成与辅助：GitHub Copilot、代码补全、调试和代码解释
- 语言翻译与摘要：多语言文本处理和文档摘要
- 教育与辅导：个性化学习、问答和概念解释
示例
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GPT 是什么意思？
GPT 代表 Generative Pre-trained Transformer（生成式预训练 Transformer）。「生成式」指其生成文本的能力，「预训练」意味着它在大型文本数据集上先进行训练再微调，「Transformer」是它使用的神经网络架构。
GPT-3 和 GPT-4 有什么区别？
GPT-4 比 GPT-3 能力显著更强。主要区别包括多模态能力（接受图像输入）、改进的推理和准确性、更好地遵循复杂指令、更大的上下文窗口，以及减少幻觉。GPT-4 估计有超过 1 万亿参数。
GPT 是如何生成文本的？
GPT 使用自回归生成——基于所有先前的 token 预测下一个 token。在推理时，它一次生成一个 token，每次预测都考虑完整上下文。这个过程使用概率分布和采样策略，如温度和 top-p。
ChatGPT 和 GPT 有什么区别？
GPT 是底层语言模型，而 ChatGPT 是构建在 GPT（具体是 GPT-3.5 或 GPT-4）之上的对话界面。ChatGPT 使用 RLHF（基于人类反馈的强化学习）进行微调，使其在对话中更有帮助、无害和诚实。
如何在 Python 中使用 GPT API？
使用 OpenAI Python 库：用 'pip install openai' 安装，用你的 API 密钥创建客户端，然后调用 client.chat.completions.create()，传入模型名称、消息数组和可选参数如 temperature 和 max_tokens。