生成式预训练变换器 (GPT)
生成预训练变换器（GPT）是一种旨在处理自然语言任务的人工智能模型。
生成预训练变换器 (GPT)
生成预训练变换器 (GPT) 是一种旨在自然语言处理任务的人工智能模型。它通过预测序列中的下一个单词生成类似人类的文本。GPT 在大型数据集上进行了预训练，并针对特定任务进行了微调。它使用变换器架构，在通过注意机制理解文本上下文方面表现出色。
另称：语言生成模型，AI文本生成器，基于变换器的语言模型，预训练变换器模型。
比较
- BERT vs. GPT。谷歌的 BERT（双向编码器表示中的变换器）是双向的，而 GPT 处理文本为从左到右。BERT 专注于理解文本，而 GPT 在生成文本方面表现优异。
- GPT vs. LLaMA。GPT 广泛用于商业工具，Meta 的 LLaMA（大型语言模型）则以研究为主。两者都使用变换器，但在训练目标和数据集上存在差异。
- GPT vs. T5。谷歌的 T5（文本到文本迁移变换器）通过将 diverse NLP 任务转化为文本到文本的格式来处理。GPT 主要设计用于生成任务。
- GPT vs. ChatGPT。GPT 是基础模型，OpenAI 的 ChatGPT 针对对话进行了微调。ChatGPT 包含安全输出的防护措施。
优势
- 类人文本生成。 产生连贯且具上下文意识的回应。
- 多功能。 可以处理诸如写作、摘要和翻译等多种任务。
- 预训练。 在特定任务上微调时需要的数据较少。
- 可扩展。 在较大的模型和数据集上表现良好。
- 高效的上下文处理。 能够理解和生成长文本。
- 可定制。 可适应特定行业或应用。
缺点
- 不准确。 可能生成事实不正确或误导的信息。
- 偏见。 反映其训练数据中存在的偏见。
- 资源占用高。 在训练和推理时需要大量计算能力。
- 缺乏推理能力。 在复杂逻辑和细微理解上表现不佳。
- 过度自信。 可能以高自信度提供错误答案。
- 对数据的依赖。 受限于其训练数据的质量和多样性。
- 没有实时知识。 缺乏对训练后事件的意识。
示例
数据即服务 (DaaS) 中的 GPT。GPT 可以自动进行数据清理和丰富。例如，在从网络抓取提取原始数据后：
- 数据清理。 使用 GPT 识别和修正错别字，标准化格式（例如，日期、地址等）。
- 实体识别。 自动标记和分类名称、公司或地点等实体。
- 数据丰富。 通过生成上下文信息填补缺失的细节（例如，补全产品描述）。
- 情感分析。 总结客户评价或将其分类为正面、中性或负面。
这提高了提取数据的质量和可用性，便于后续商业运营中所需的分析或系统集成。
