GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练转换器）

GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练转换器）是由 OpenAI 开发的一系列强大的大型语言模型 (LLM)。这些模型旨在理解和生成类似人类的文本，使其成为现代生成式 AI 的基石。这个名称本身描述了它的核心组成部分：它是“生成式”的，因为它创建新内容；通过海量文本数据进行“预训练”；并且建立在 Transformer 架构之上，这是 自然语言处理 (NLP) 领域的一项革命性方法。

GPT 模型的能力在于其两阶段过程。首先，在预训练期间，模型通过无监督学习从大量的文本和代码语料库中学习语法、事实、推理能力和语言模式。此阶段使用 Transformer 架构，该架构利用注意力机制来衡量序列中不同单词的重要性，从而使其能够掌握复杂的上下文。这种基础知识使 GPT 模型具有高度的通用性。第二阶段，微调，使用较小的、特定于任务的数据集，使预训练模型适应执行特定任务，例如翻译或摘要。

实际应用

GPT 模型已集成到广泛的应用程序中，彻底改变了我们与技术的交互方式。以下是两个突出的例子：

1. 高级聊天机器人和虚拟助手：GPT 为高度复杂的聊天机器人提供支持，这些聊天机器人能够进行细致的、上下文相关的对话。 与更简单的基于规则的机器人不同，GPT 驱动的助手可以回答复杂的问题、撰写电子邮件，甚至生成创意内容，从而为像Intercom这样的客户服务平台提供更自然的用户体验。
2. 内容创作与辅助：营销、写作和软件开发领域的专业人士使用基于GPT的工具进行文本生成。这些工具可以起草文章、撰写营销文案、生成代码片段和总结长篇文档，从而显著提高生产力。像Jasper这样的服务就是这种应用的典范。

GPT 与其他模型对比

区分 GPT 和其他类型的 AI 模型非常重要：

• 与BERT对比：虽然两者都是基于Transformer的LLM，但BERT（来自Transformer的双向编码器表示）主要是一种编码器模型，旨在双向理解上下文。它擅长情感分析、命名实体识别（NER）和文本分类等任务。GPT以解码器为中心，针对生成文本进行了优化。
• 与计算机视觉模型对比：GPT模型处理和生成文本（有时也处理图像，如GPT-4）。它们与计算机视觉（CV）模型（如Ultralytics YOLO）有着根本的不同。YOLO模型分析视觉数据以执行目标检测、图像分类或实例分割等任务，使用边界框识别什么对象以及它们位于何处。虽然GPT-4可以描述图像，但像YOLO11这样的模型擅长在高速下对图像进行精确定位和分类，适用于实时推理。复杂的系统可能会结合两者，并可能通过Ultralytics HUB等平台进行管理。

GPT 模型被认为是基础模型，因为它们具有广泛的能力和适应性，斯坦福大学 CRFM 等机构对此概念进行了研究。从 GPT-3 到 GPT-4 及更高版本的演变也引入了多模态学习，使模型能够同时处理和解释图像、音频和文本。随着这些模型变得越来越强大，有效的交互越来越依赖于熟练的 提示工程，同时开发人员必须解决诸如幻觉之类的问题，并促进AI 伦理和负责任的 AI。