揭開神秘面紗：GPT到底是什麼？

生成式預訓練變換器（GPT）的引入標誌着人工智能在現實世界中的應用和效用的重要里程碑。

這項技術是由當時剛起步的研究實驗室OpenAI開發的，基於谷歌實驗室在2017年對變換器的早期研究。

正是谷歌的白皮書《Attention is All You Need》，爲OpenAI在GPT概念上的研究奠定了基礎。

變換器爲人工智能研究人員提供了一種創新的方式，將用戶輸入轉換爲神經網絡可處理的信息，利用注意力機制來識別數據中的重要部分。

這種架構還允許信息進行並行處理，而不是像傳統神經網絡那樣進行順序處理。這在人工智能處理的速度和效率上帶來了巨大的提升。

OpenAI的GPT架構於2018年發佈，首個版本是GPT-1。通過顯著改進谷歌的變換器理念，GPT模型展示了大規模無監督學習能夠生成一個非常強大的文本生成模型，並且運行速度得到了大幅提升。

GPT還提升了神經網絡對上下文的理解，從而提高了準確性，並提供了像人類一樣的連貫性。

在GPT之前，人工智能語言模型依賴於基於規則的系統或更簡單的神經網絡，如遞歸神經網絡（RNN），這些模型在處理長距離依賴和理解上下文方面表現不佳。

GPT架構的故事是自發布以來每年都在不斷進行漸進改進。2019年的GPT-2引入了一個擁有15億參數的模型，開始提供用戶如今熟悉的流暢文本回復。

然而，真正改變遊戲規則的是2020年推出的GPT-3（隨後是3.5版本）。它擁有1750億個參數，突然間，一個單一的AI模型就能應對從創意寫作到代碼生成的各種應用。

GPT技術在2022年11月隨着ChatGPT的發佈而迅速走紅。基於GPT 3.5和後來的GPT-4，這項驚人的技術瞬間讓AI進入了公衆的視野。與之前的GPT模型不同，ChatGPT經過微調，更加專注於對話互動。

突然間，商家和普通用戶都能用AI來做客戶服務、在線輔導或技術支持等。這個想法太強大了，以至於這個產品在短短60天內就吸引了1億用戶。

如今，GPT是全球兩大AI系統架構之一（與谷歌的Gemini並列）。

最近的改進現在包括多模態處理能力，即不僅能夠處理文本，還能夠處理圖像、視頻和音頻。

OpenAI還更新了平臺，以提升模式識別能力和增強無監督學習效果，並通過半自主任務添加了代理功能。

在商業方面，基於GPT的應用程序目前已深入應用於許多不同的商業和行業企業中。

Salesforce擁有Einstein GPT來提供CRM功能，微軟的Copilot是一個AI輔助編碼工具，並結合了Office套件的自動化功能，還有多個醫療AI模型經過優化，以提供基於GPT的診斷、患者互動和醫學研究。

在撰寫本文時，目前唯一的兩個重要競爭者是谷歌的Gemini系統以及DeepSeek、Anthropic的Claude和Meta的Llama模型所做的工作。

後者的產品也使用變換器，但與GPT的使用方式略有不同。不過，谷歌在這場競爭中是個黑馬，Gemini平臺在短短几年內有潛力主導全球人工智能領域，這一點越來越明顯。

儘管競爭激烈，OpenAI在許多人工智能性能和基準測試的排行榜上仍然穩居榜首。其不斷擴展的推理模型系列，如o1和o3，以及其卓越的圖像生成產品GPT Image-1，繼續證明該架構仍有很大的潛力，等待進一步開發。