????????GPT 是 Generative Pre-trained Transformers 的縮寫，一種先進的深度學(xué)習(xí)模型，旨在生成類人文本。GPT 的三個組成部分Generative、Pre-trained 和 Transformer，其解釋如下：

Generative生成：生成模型是用于生成新數(shù)據(jù)的統(tǒng)計模型。這些模型可以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集中變量之間的關(guān)系，以生成與原始數(shù)據(jù)集中相似的新數(shù)據(jù)點。

Pre-trained預(yù)訓(xùn)練：這些模型已經(jīng)使用大型數(shù)據(jù)集進行了預(yù)訓(xùn)練，可以在難以訓(xùn)練新模型時使用。盡管預(yù)訓(xùn)練模型可能并不完美，但它可以節(jié)省時間并提高性能。

Transformer-轉(zhuǎn)換器（綽號變形金剛）：?Transformer 模型是 2017 年創(chuàng)建的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是最著名的能夠處理文本等序列數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型。機器翻譯和文本分類等許多任務(wù)都是使用 Transformer 模型執(zhí)行的。

這些模型由 OpenAI 開發(fā)，已經(jīng)經(jīng)歷了多次迭代：GPT-1、GPT-2、GPT-3 以及最近的 GPT-4。GPT-4在2023年3月發(fā)布，參數(shù)量已經(jīng)上萬億。

????????GPT-1 于 2018 年推出，是該系列中的第一個，使用獨特的 Transformer 架構(gòu)來大幅提高語言生成能力。它由 1.17 億個參數(shù)構(gòu)建，并在 Common Crawl 和 BookCorpus 的混合數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練。GPT-1 可以在給定上下文的情況下生成流暢且連貫的語言。然而，它也有局限性，包括重復(fù)文本的傾向以及復(fù)雜對話和長期依賴性的困難。

????????OpenAI 隨后于 2019 年發(fā)布了 GPT-2。該模型規(guī)模更大，擁有 15 億個參數(shù)，并在更大、更多樣化的數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練。它的主要優(yōu)勢是能夠生成真實的文本序列和類似人類的響應(yīng)。然而，GPT-2 在維持較長段落的上下文和連貫性方面遇到了困難。

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????????2020 年 GPT-3 的推出標志著一個巨大的飛躍。GPT-3 擁有驚人的 1750 億個參數(shù)，在海量數(shù)據(jù)集上進行了訓(xùn)練，可以在各種任務(wù)中生成細致入微的響應(yīng)。它可以生成文本、編寫代碼、創(chuàng)作藝術(shù)等等，使其成為聊天機器人和語言翻譯等許多應(yīng)用程序的寶貴工具。然而，GPT-3 并不完美，并且存在一定的偏見和不準確之處。

????????繼GPT-3之后，OpenAI推出了升級版本GPT-3.5，并最終于2023年3月發(fā)布了GPT-4。GPT-4是OpenAI最新、最先進的多模態(tài)語言模型。它可以生成更準確的語句并處理圖像作為輸入，從而可以進行說明、分類和分析。GPT-4 還展示了創(chuàng)作能力，例如創(chuàng)作歌曲或編寫劇本。它有兩種變體，其上下文窗口大小不同：gpt-4-8K 和 gpt-4-32K。

????????GPT-4 能夠理解復(fù)雜的提示并在各種任務(wù)中展示類似人類的表現(xiàn)，這是一個重大的飛躍。然而，與所有強大的工具一樣，人們對潛在的濫用和道德影響存在合理的擔憂。在探索 GPT 模型的功能和應(yīng)用時，牢記這些因素至關(guān)重要。

GPT中，Transformer至關(guān)重要，下圖為Transformer的發(fā)展過程。

本文參考：

1、合集·GPT模型詳細解釋

2、HOW TO BUILD A GPT MODEL?

3、What Is a Transformer Model?

4、封面：Premium AI Image | A woman with a blue face and a futuristic look Artificial intelligence Ai High Tech Chat GPT?

尤其感謝B站UP主三明2046，其作品《合集GPT模型詳細解釋》生動精彩，本系列文章充分吸收學(xué)習(xí)了該課程，并且在文章圖片素材多有引用；How to build a GPT model

本文代碼部分主要引用How to build a GPT model；

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