什麼是 GPT？

GPT 模型，尤其是其使用的轉換程式架構展示了人工智慧研究的重大突破。GPT 模型的興起是 ML 廣泛採用的轉折點，因為現在可以利用該技術來自動化並改善一系列任務，從語言翻譯和文件摘要到撰寫部落格文章，建置網站，設計視覺效果，製作動畫，編寫程式碼，研究複雜的主題，甚至撰寫詩歌。這些模型的價值在於其速度及其可運作的規模。例如，您可能需要幾小時來研究、撰寫和編輯有關核物理的文章，而 GPT 模型則在幾秒鐘內即可產生一個。GPT 模型引發了 AI 方面的研究，以實現人工通用智慧，這意味著機器可協助組織達到新的生產力水平，並重塑其應用程式和客戶體驗。

雖然將 GPT 模型描述為人工智慧 (AI) 是準確的，但這是一個廣泛的描述。更具體來說，GPT 模型是在轉換程式架構上建置的神經網路型語言預測模型。這些模型可分析自然語言查詢 (稱為提示)，並根據對語言的理解預測最佳回應。

為此，GPT 模型依賴於在大量語言資料集上，使用數千億個參數進行訓練後獲得的知識。他們可以考慮輸入內容並動態處理輸入的不同部分，使其能夠產生較常的回應，而不僅僅是序列中的下一個單詞。例如，要求產生一段莎士比亞風格的內容時，GPT 模型會記住並重新建構具有類似文學風格的新片語和整個句子，藉此來實現這一目標。

有不同類型的神經網路，如遞歸和卷積。GPT 模型是轉換程式神經網路。轉換程式神經網路架構使用自我專注機制，在每個處理步驟中專注於輸入文字的不同部分。轉換程式模型會擷取更多內容，並改善自然語言處理 (NLP) 任務的效能。它有兩個主要模組，我們接下來會解釋。

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編碼器 

轉換程式會預先處理文字輸入來做為內嵌項目，這是字詞的數學呈現。當在矢量空間中編碼時，更接近的字詞預計在含義上會更接近。這些內嵌項目透過編碼器元件進行處理，該元件會從輸入序列中擷取內容相關資訊。當它接收輸入時，轉換程式網路的編碼器區塊會將字詞分隔為內嵌項目，並向每個字詞分配權重。權重是指示句子中字詞相關性的參數。

此外，位置編碼器允許 GPT 模型在句子的其他部分使用字詞時防止含糊的含義。例如，位置編碼允許轉換程式模型區分這些句子之間的語義差異： 

• A dog chases a cat (一隻狗追逐一隻貓)
• A cat chases a dog (一隻貓追逐一隻狗)

因此，編碼器會處理輸入句子並產生固定長度向量呈現，稱為內嵌。 此呈現會用於解碼器模組。

解碼器

解碼器使用向量呈現來預測請求的輸出。它具有內建的自我專注機制，專注於輸入的不同部分並猜測相符的輸出。複雜的數學技術可協助解碼器預估多個不同的輸出，並預測最準確的輸出。

相較於其前代產品 (如遞歸神經網路)，轉換程式更具平行性，因為它們不會一次按順序處理字詞，而是在學習週期中一次處理整個輸入。由於這一點，以及工程師花費數千小時對 GPT 模型進行微調和訓練，因此它們能夠針對您提供的幾乎任何輸入給予流暢的答案。

GPT 模型自推出以來，已將人工智慧 (AI) 帶到各行各業的眾多應用中。以下是一些範例：

• GPT 模型可用於分析客戶意見回饋，並以易於理解的文字進行總結。首先，您可以從問卷調查、評論和即時聊天等來源收集客戶情緒資料，然後，您可以讓 GPT 模型來總結資料。
• 使用 GPT 模型，虛擬角色可以在虛擬實境中與人類玩家自然對話。
• GPT 模型還可用於為服務台人員提供更出色的搜尋體驗。他們可以使用對話式語言來查詢產品知識庫，以擷取相關的產品資訊。