背景介绍
生成对抗性网络（GAN）是深度学习领域中遭到广泛关注的一种模型，其最初用于图象生成。但是，在自然语言处理领域，循环神经网络（RNN）等经典模型在文本生成方面一直占据主导地位。虽然RNN在文本生成方面有出色的表现，但是它们或者存在一些问题，如文本串连，过度使用通配符等，并且其性能也在一定程度上受限于马尔可夫假定。因而，对话式生成模型GPT（Generative Pre-trained Transformer）应运而生，它采取了Transformer结构， 由OpenAI 提出，GPT利用亿级别的文本进行大范围预训练，再利用fine-tune的技术对目标任务进行微调，因此在对话生成、排版、翻译和摘要等方面获得了很好的性能。
GPT⑶更新
2024年6月，OpenAI发布了最新一代的对话式生成模型GPT⑶，其参数范围到达了1750亿个，是迄今为止最大的自然语言处理模型之一。不但如此，GPT⑶在测试中的表现也超出了前几代的成功之作，并且在语言理解、答案抽取、文本摘要和机器翻译等任务中都表现出色。其中，在对话生成方面，GPT⑶与人类对话的能力也让人惊讶。
利用前景
GPT⑶的发布为人工智能产业带来了崭新的希望，其更强大的生成能力将会被利用到更多的自然语言处理场景中，如智能客服、在线教育、智能写作、人机对话等。虽然这些利用目前还面临一些技术困难和隐私问题，但是，随着技术的不断发展，人们相信在不久的将来，GPT模型将会被更广泛地利用到人们的生活中，不断带来新的欣喜和创新。
