GPT（生成式预训练Transformer

GPT（生成式预训练Transformer）是指一系列先进的 人工智能（AI）模型系列 能够理解和生成类似人类的文本。这些 模型是一种特殊的 大语言模型 (LLM) 在 自然语言处理（NLP）领域带来了一场革命。 首字母缩略词分解了该模型的核心特征："生成 "表示其创建新内容的能力。 预训练 "指的是在海量数据集上的初始学习阶段，而Transformer 表示底层 神经网络架构，使这种 复杂的处理过程。

核心架构和功能

GPT 模型的支柱是 Transformer架构。 研究论文《关注就是一切》中提出的。与以往按顺序处理数据的递归 神经网络（RNN）按顺序处理数据不同，变换器利用一种 注意机制来同时处理整个序列的数据。 同时处理整个数据序列。这样，模型就能权衡句子中不同单词的重要性，而不管它们之间的距离有多远。 它们之间的距离，从而有效地捕捉上下文和细微差别。

培训过程包括两个关键阶段：

1. 预训练：模型在大量语料库中进行 无监督学习。 文本数据进行无监督学习。在这一阶段，它通过预测句子中的下一个单词来学习语法、有关世界的事实和推理能力。 预测句子中的下一个单词。
2. 微调：为使模型适用于特定任务，需要对其进行 微调 监督学习和 人类反馈强化学习 (RLHF)。这使模型的输出与人类的意图保持一致，确保它能安全、准确地回答问题。

实际应用

GPT 模型已走出研究实验室，成为广泛使用的商业工具。两个突出的例子包括

• 智能编码助手：工具，如 GitHub Copilot等工具利用基于 GPT 的模型来协助软件 开发人员。通过理解代码上下文和注释，这些助手可以生成整个函数、调试错误并提出优化建议。 错误，并提出优化建议，从而大大加快软件开发生命周期。 软件开发生命周期。
• 对话式人工智能和内容生成：应用，如 ChatGPT等应用程序利用这些模型为复杂的 聊天机器人和 虚拟助手。除了简单的查询，它们 它们还能起草电子邮件、总结长篇文档、创建营销文案，甚至促进复杂的角色扮演 场景。

GPT in Context：计算机视觉与多模态人工智能

虽然 GPT 以文本为中心，但现代人工智能系统通常将其与 计算机视觉（CV）。例如，视觉 例如，视觉模型可以 "看到 "图像，而 GPT 模型则可以 "谈论 "图像。重要的是要区分 这些模型的作用。

• GPT 与 BERT：虽然两者都是变压器、 BERT（来自变换器的双向编码器表示法） 是一种编码器模型，旨在理解文本的含义（如情感分析）、 情感分析）。GPT 是一种 解码器模型 文本生成。
• GPT 与YOLO：GPT 处理顺序文本数据。相比之下 Ultralytics YOLO11是一种空间模型，设计用于 物体检测。YOLO 图像中的物体及其位置。

下面的示例演示了一个工作流程，其中 YOLO11检测 对象，为 GPT 模型创建结构化提示的工作流程。

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model for object detection
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on an image to "see" the scene
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract detected class names to construct a context-aware prompt
detected_objects = [model.names[int(cls)] for cls in results[0].boxes.cls]
prompt = f"Write a creative short story involving these items: {', '.join(detected_objects)}"

# This prompt can now be sent to a GPT API for generation
print(f"Generated Prompt: {prompt}")

挑战与未来展望

尽管 GPT 模型功能强大，但也面临一些挑战，例如 幻觉，即模型生成 幻觉，即模型生成自信但与事实不符的信息。还有人担心 人工智能伦理和训练数据中固有的偏见。

多模式学习是未来的发展趋势。 像GPT-4这样的模型可以同时处理文本、图像和音频 同时处理文本、图像和音频。像 斯坦福以人为中心的人工智能研究所（HAI）等机构正在积极研究如何 使这些基础模型更加强大、 并与人类价值观保持一致。与这些不断发展的模型进行有效互动也催生了 也催生了提示工程的技能。 优化输入以获得最佳模型输出。