GPT(Generative Pre-trained Transformer)是由OpenAI研发的一系列基于Transformer架构的自回归语言模型,通过大规模语料预训练和微调,能够完成文本生成、问答、翻译等自然语言处理任务。以下是核心要点:


1. GPT的发展历程 📚

  • GPT-1 (2018):首次引入预训练+微调范式,参数量1.17亿
  • GPT-2 (2019):参数量15亿,生成能力显著提升
  • GPT-3 (2020):参数量1750亿,支持多语言和复杂推理
  • GPT-3.5 (2023):参数量超1万亿,引入混合专家(MoE)架构
  • GPT-4 (2023):参数量超10万亿,支持多模态输入输出

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2. 核心技术原理 🔍

  • Transformer架构:基于自注意力机制(Self-Attention)
  • 自回归生成:通过预测序列中下一个词实现文本生成
  • 大规模预训练:在互联网文本上进行无监督学习
  • 指令微调:通过人类反馈优化模型行为(如GPT-3.5)
GPT_模型架构

3. 典型应用场景 🌐

  • 文本摘要(如GPT_文本摘要
  • 代码生成(如GPT_代码生成
  • 多轮对话系统(如GPT_对话系统
  • 语言翻译(如GPT_翻译

⚠️ 注意:GPT模型存在幻觉问题,需结合事实核查


4. 学习资源推荐 📚

自然语言处理_应用场景