《都問AI吧！ChatGPT上手的第一本書》：探索GPT的概念與演變，白話解說運作原理

文：維圖歐索 Virtuoso

你準備好深入瞭解GPT了嗎？在本章中，都問的第我們將仔細研究這個革命性的吧C本書變白人工智慧模型的技術層面，深入這個環節將更有助於讀者知道如何使用GPT。上手說運

GPT是探索什麼？探索GPT的概念與演變

GPT是Generative Pre-trained Transformer的縮寫。它是概念由OpenAI開發的語言模型，使用深度學習技術來生成類似人類的與演文本。

GPT模型基於Transformer架構，話解該架構在2017年推出，作原自此以後成為許多最先進NLP模型的都問的第基礎。GPT模型在大型文本數據語料庫上預先進行訓練，吧C本書變白這使它能夠學習單詞及短語之間的上手說運關係。這種預訓練使該模型能夠生成高度連貫和多樣化的探索文本，使其可用於各種NLP任務，概念如語言翻譯、與演問題回答、話解文本總結等等。

GPT-1是該模型的第一個版本，於2018年發布。其後是GPT-2和GPT-3，這兩個版本的參數明顯更大，性能也有所提升。GPT使用一種稱為無監督學習的技術，意味著它是在沒有任何特定標籤或輸出的大型文本資料集上做的訓練。該模型透過分析資料集中的單詞和短語之間的關係，學習理解語言的模式和結構。

一旦經過訓練，GPT可以生成各種語言和風格的文本，甚至可以完成語言翻譯和總結等任務。該模型還可以針對特定的任務或領域進行微調，使其能夠產生更加準確和相關的輸出。

GPT的能力廣泛，用來處理各種自然語言都很有用。它的一些主要能力包括：

• 語言翻譯：GPT可以將文本從一種語言翻譯成另一種語言，並具有高度的流暢性和準確性。
• 歸納：GPT可以快速總結大篇幅的檔案或文章，成為研究和蒐集資訊的有用工具。
• 情感分析：GPT可以理解一段文本背後的情緒或情感，在衡量公眾意見或分析客戶回饋時非常有用。
• 文本分類：GPT可以將文本分類為不同的類別或主題，在組織和搜索大型文本資料集時非常有用。
• 命名實體識別：GPT可以識別和提取文本中的特定實體，如姓名、地點和組織，對資訊提取和知識管理很有用。

掌握Transformer和GPT的核心知識

什麼是Transformer？

Transformer（轉換器）是一種神經網路架構，由谷歌研究人員在2017年推出。它是一種深度學習模型，用於自然語言處理任務，如語言翻譯、文本總結和對話生成。

在Transformer出現之前，處理自然語言的神經網路大多數使用的是迴圈神經網路（RNN）架構。RNN擅長處理連續的資料，但在處理長序列的文本時有其局限性。引入Transformer是為了解決這些局限性問題。Transformer使用一種不同類型的架構，稱為Self-Attention（自注意機制）。

Transformer的Self-Attention允許模型權衡輸入序列中不同詞語的重要性。因此模型能夠理解一個句子的上下文和含意，即使是一個長而複雜的句子。Self-Attention也使Transformer能夠並行處理輸入序列，這使它的速度比RNN快得多。

GPT如何基於Transformer運作

GPT的工作原理是利用Transformer的Self-Attention來衡量輸入序列中不同詞語的重要性，然後利用這些資訊來產生一個反應，或執行一個特定的任務。GPT可以針對特定的任務或領域做微調，開發人員和研究人員可以根據他們的具體需要調整模型。

Self-Attention

Transformer當中運用到的Self-Attention是電腦程式理解句子或文本的背景和意義的一種方式。

它的工作原理是對句子中的每個詞賦予不同的「權重」或「重要性」。這樣一來，程式就可以專注於句子中最重要的部分來理解其含意。想想看，這就像一個人在閱讀一個句子時，把更多的重點放在某些詞上以理解資訊。

這項技術使電腦能夠處理長句子並理解其含意，即使它們很複雜。在此之前，其他技術在理解長句子方面有其局限性。

Self-Attention就像一副「眼鏡」，電腦戴上它來關注句子的特定部分，並更深入理解。它幫助電腦理解句子的上下文和含意，並藉此做出預測。

這裡舉幾個例子說明Self-Attention在實務上的作用：

貓坐在墊子上。

在這個句子中，Self-Attention可能會更重視「貓」和「墊子」這兩個詞，因為它們是該句子的主語和賓語。

我去商店買牛奶和雞蛋。

在這個句子中，Self-Attention可能會更看重「商店」、「牛奶」和「雞蛋」這幾個詞，因為它們是說話者想要購買的物品。

雖然在下雨，但我決定去散步。

在這個句子中，Self-Attention可能會重視「下雨」、「決定」和「散步」這幾個詞，因為它們是這個句子的主要細節。

值得注意的是，Self-Attention的工作方式在很大程度上取決於上下文、資料集和模型所訓練的任務。Self-Attention學會根據任務的不同來權衡單詞的重要性。上面舉的是簡化過的例子，幫助你理解這個概念。

解析GPT的運作機制

GPT（Generative Pre-trained Transformer）類似於向量網路，因為它使用一種稱為向量表示的技術，也稱為嵌入（Embedding），以模型能夠理解和處理的數學格式來表示單詞和其他語言元素。

在向量表示中，每個詞或語言元素都被分配了一個獨特的向量或一組數字。然後，這些向量被用做模型的輸入，使其能夠理解這些詞的含意和上下文。這很重要，因為傳統的模型如RNN，很難理解長句或複雜文本的含意。

GPT使用這些向量表示做為輸入，然後為輸入的每個詞生成一個詞彙的概率分布。透過這樣做，它可以生成與輸入相似的新文本，但有變化。

GPT就像一個向量網路，因為它使用向量表示做為其架構的一個重要部分，使得該模型能夠理解它所處理的文本的含意和背景。因此GPT能夠生成類似人類的文本，並執行廣泛的自然語言處理任務，如語言翻譯和總結。