理解 GPT：揭开生成预训练变压器背后的技术

Click HERE to read the original article in English.

分析 GPT：ChatGPT 的核心

GPT，即生成预训练变压器，是人工智能，特别是自然语言处理 (NLP) 领域的重要里程碑。基本上，GPT 是一种大型语言模型，利用深度学习技术生成连贯且与上下文相关的文本。让我们深入探讨构成 GPT 的组件，回顾其历史，并了解其如今的实用应用。

GPT 到底是什么？

要理解 GPT，我们必须将其拆分为组成部分：

• 生成性：这指的是模型基于输入生成文本的能力。
• 预训练：模型在特定任务的精炼之前，已在海量数据集上进行了训练。
• 变压器：一种神经网络架构，通过编码其组件之间的关系来处理输入数据。

“GPT 模型分析序列并预测最可能的输出，有效地产生与人类理解相似的文本，”一位 AI 领域的专家指出。

生成预训练

生成预训练涉及模型学习识别和应用未标记数据集中的模式，这通常是无监督学习的一部分。这个阶段使得模型能够独立从数据中提取特征，从而在新的未见输入上做出明智的预测。通过接触数十亿的数据参数，GPT 模型发展出了复杂的语言能力。

变压器架构

变压器在 NLP 任务中起着关键作用；它们虽然不理解语言，如同人类，但将单词标记为单位。这些单位或令牌被变压器处理，以学习文本输入中的依赖关系和联系。变压器由两个功能模块组成：

• 编码器：将令牌转换为三维向量空间，使模型能够理解语义。
• 解码器：根据编码令牌预测可能的响应，利用自注意力机制优先考虑重要信息。

自注意力：变压器的核心

与旧的神经网络，如递归神经网络 (RNN)，不同，变压器使用自注意力来权衡输入序列中令牌的重要性，无论其位置，这一机制使模型能够理解单词之间的关系和依赖，从而增强上下文准确性。

GPT 的简要历史

变压器模型的旅程始于谷歌大脑于 2017 年发表的论文 Attention is All You Need。自那时起，基于该架构的多种模型相继问世，包括 Meta 的 LLaMA、IBM 的 Granite 以及谷歌的 Gemini 等专有平台。OpenAI 的 GPT 系列，包括 2018 年的 GPT-1，随后逐步推出更大规模的模型，如 GPT-2 和 GPT-4，成为这一进化的最尖端代表。

GPT 模型随着时间的发展，显著增强了其能力，从早期的简单问答发展到现在能够执行复杂任务，幻觉现象也有所减少。

现实世界应用：提高视频字幕的准确性

在视频教育等实际场景中，GPT 技术展现出显著的效率。例如，视频字幕中的一个常见挑战是文字记录的不准确性。“COBOL”被误记为“CBL”或技术术语的错位显示了旧 AI 模型的局限性。

应用 GPT 模型来精炼转录显著减少了错误，这得益于其自注意力机制，更好地理解了整个上下文。即便没有精准的脚本，该模型也能根据学到的语言和上下文模式纠正技术名称和短语，展示了 AI 生产力的潜在现实转变。

结论

生成预训练变压器是现代生成式 AI 应用的支柱，凭借变压器架构的运用，开创了语言处理的新纪元。通过大规模处理文本和从海量数据中学习，GPT 模型不断革新通信技术，反映出这样的观点：AI 的精确性不仅关乎数据，更在于模型如何建设性地使用这些数据。

尤其是当嵌入生成能力时，变压器象征着人工智能的一个新边界，在众多领域展现出多样性，并为创新的持续承诺提供希望。

Midjourney prompt for the cover image: An abstract representation of a digital brain engaged in processing text with interconnected nodes and pathways; the setting is a futuristic data center, captured in a top-down view, showcasing complex algorithmic patterns and electric blue luminescence; sketch cartoon style conveying innovation and AI technology.