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）
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