什么是 GPT？

通过提示工程、定制数据集和外部工具集成，GPT 模型可以针对特定领域进行优化和调整。例如，BioGPT 用于生物医学领域、EinsteinGPT 用于销售和营销、BloombergGPT 用于金融领域、Khanmigo 用于教育领域等。

GPT 模型还可以用于多模态任务，如微软的 Visual ChatGPT 将 ChatGPT 与视觉基础模型相结合，实现了文本和图像的输入输出。此外，GPT 语言模型还可以与语音合成技术相结合，生成音频内容。

GPT 模型还可以用于元任务，如根据人类用户提供的一般目标生成自己的指令。Auto-GPT 就是一个主要的例子，它使用 OpenAI 的 GPT 模型生成自己的指令。

除了上述场景，GPT 模型还可以用于创建社交媒体内容、将文本转换为不同风格、编写和学习编程语言、分析和总结大量数据、构建具有对话 AI 能力的交互式语音助手等。总的来说，GPT 模型的多功能性使其可以应用于内容创作、语言翻译、数据分析和虚拟助手开发等广泛领域。

生成式预训练（Generative Pretraining， GP）最初是一种半监督学习形式，在机器学习应用中已有较长历史。直到 2017 年，谷歌研究人员发表了 Transformer 架构，为现代大型语言模型的出现奠定了基础。

2018 年，BERT 模型作为第一个预训练的 Transformer 模型问世，但它并非生成式模型。与此同时，OpenAI 发布了第一个生成式预训练 Transformer（GPT）系统 GPT-1。

自 GPT-1 问世以来，GPT 模型不断演进。2019 年，OpenAI 推出了参数量达 15 亿的 GPT-2。2023 年，Cerebras 等公司也开发出了更先进的 GPT 模型。此外，不同行业也开发出了面向特定任务的 GPT，如 Salesforce 的 EinsteinGPT（客户关系管理领域）和彭博社的 BloombergGPT（金融领域）。

GPT-3 是 GPT 系列中一个重大突破，采用了 96 层神经网络和 1750 亿参数，在 5000 亿词的 Common Crawl 数据集上进行训练。流行的 ChatGPT 就是基于 GPT-3 模型。GPT-3 的训练过程包括半监督学习和强化学习两个阶段，并通过人工反馈进行微调，提高了模型质量。

在生成合成数据时，需要权衡隐私与准确性之间的平衡，人工检查合成数据耗时耗力。

GPT 模型可在数秒内生成文章等内容，对输出质量和可靠性带来潜在问题。

GPT 等基础模型能够对未经训练的主题做出连贯响应，可能导致响应准确性和可靠性受损。

大型 GPT 模型如 330GB 的 BLOOM 模型，在有限资源的独立系统上部署和运行存在挑战。