甚么是GPT？

GPT是Generative Pre-trained Transformer的缩写，它是人工智能领域中最热门和最早进的自然语言处理模型之一。模型的基础是一个深度神经网络结构，它使用无监督学习方法从海量数据中获得知识，在接受少许数据输入的情况下生成具有上下文和一致性的新数据。所以GPT模型最经常使用的利用包括文本摘要，机器翻译，自动问答等任务。

为何GPT如此重要？

GPT模型的出现极大地增进人工智能技术的发展。人工智能处理自然语言是传统自然语言处理的一个巨大奔腾。传统机器学习的文本处理算法多是基于规则和人为束缚的，而GPT以数据驱动的方式学习自然语言的变换和生成规律，能够从数据中发掘自然语言的语法和语义特点。相比于人工语言学家需要进行大量的规则制定与保护，GPT更加高效且广泛适用。

GPT的利用场景

文本摘要

GPT模型可以利用已有的文章，生成新的文章并从中提取出关定的要点，将文本降维从而使得文章的浏览更加效力。这对新闻报导、学术论文、商业报告等等文本的消费和管理有着很大的实用价值。

机器翻译

GPT是机器翻译领域新的方向，可以帮助人们快速翻译文档和书籍。GPT能够较准确理解输入语言的内容，进而再生成目标语言的文本，这很大程度上改变了人们浏览和理解外语文本的难度。

自动问答

GPT可以根据问题描写快速推导出最为贴切的答案，GPT还可以在一定程度上理解问句的意思，比如含义的隐含观点或实际意图。我们可以想象，这项技术在搜索引擎、智能客服等领域将能够得到广泛利用。

GPT模型发展历程

GPT模型的发展历程可以划分为三个阶段

GPT⑴

GPT⑴是GPT模型的初版，该版本使用了普遍的自监督学习，其中是以多个领域的通用预训练模型作为其基础模型，用模型语言模型LM模型预训练。该版本不断地被使用和深度迭代，使得它预测准确率不断增加。

GPT⑵

GPT⑵是GPT模型的第二版，相比GPT⑴, 它提供了更多预训练参数，嵌入了更多数据，并且采取更高级的神经网络结构。它的训练进程也更加高效和自动化。这使得它在自然语言处理的任务上的表现大幅提升，特别能够通过预训练的方法更好地生成联贯有中心性的语句。

GPT⑶

GPT⑶是GPT模型的最新，最强大版本，它的预训练参数比GPT⑴和GPT⑵高出很多。GPT⑶具有极高的命名实体辨认(NER)、文本ENTASH、语言翻译和自动问答等等各自能力。其最有趣的利用，是自然语言生成的能力，可以生成流畅连续的文章、推销广告、写AI作曲，并且可扩大到轻微的创造性和想象力。不过，GPT⑶也遭到了伦理、潜伏轻视和不公平性的批评。