GPT 模型概述
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是由 OpenAI 团队开发的一种基于深度学习的自然语言处理模型。它通过无监督学习的方式，在大规模文本语料库上进行预训练，学习自然语言的语法、语义和语用知识，进而通过微调（Fine-tuning）适应各种特定的自然语言处理任务。
GPT 模型的核心在于 Transformer 架构。这是一种用于序列建模的神经网络结构，由 Google 在 2017 年的论文《Attention Is All You Need》中首次提出。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer 使用了自注意力机制（Self-Attention），这使得模型能够更好地处理长序列依赖，同时实现高效的并行计算，显著提高了模型的训练效率和性能。
随着技术的进步，GPT 系列已推出多个版本，包括 GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、ChatGPT 以及 GPT-4 等。每个新版本都在前代基础上进行了改进，提升了模型规模、参数数量及生成质量。例如，GPT-2 相比 GPT-1 拥有更大的参数量和更流畅的语言生成能力；GPT-3 则达到了 1750 亿参数的规模，展现了强大的少样本学习能力。最新的 GPT-4 不仅具备卓越的语言理解与生成能力，还引入了多模态处理能力，能够接收图像输入并生成文本输出。
GPT 模型架构
GPT 模型架构主要基于 Transformer 的 Decoder 部分，是一种适用于自然语言处理和其他序列到序列任务的深度学习模型。其核心组成部分包括注意力机制（Attention Mechanism）、残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）。
Transformer 基础架构
标准的 Transformer 架构包含 N 个 Encoder 和 N 个 Decoder。Encoder 通过注意力机制获取输入文字的特征表示，Decoder 则利用这些特征预测下一个输出单词。GPT 系列简化了这一结构，仅使用 Decoder 架构，并引入掩码自注意力机制（Masked Self-Attention），确保在预测当前词时只能关注到之前的词，从而保证生成的自回归特性。
GPT 核心组件
- 自注意力机制：输入序列被分为多个头（Heads），每个头学习不同的表示方式。通过加权函数确定每个位置对其他位置的重要性，使模型能高效捕捉长距离依赖关系。
- 前馈神经网络：将自注意力层的输出输入到全连接神经网络中，学习特征表示之间的非线性关系，增强模型的表示学习能力。
- 残差连接与层归一化：在每个子层之间添加残差连接和层归一化，有助于缓解深度神经网络训练中的梯度消失或爆炸问题，提高训练稳定性和收敛速度。
最终，GPT 模型通过多层堆叠生成目标序列，使其在处理自然语言任务时具有出色的性能，能够生成高质量、连贯的文本内容。
GPT 模型演进历程
GPT 模型的种类随着技术发展不断迭代，以下是主要版本的典型特点：
| 版本 | 发布时间 | 参数规模 | 主要特点 |
|---|---|---|---|
| GPT-1 | 2018 年 | 1.17 亿 | 首个预训练语言模型，验证了无监督预训练的有效性 |
| GPT-2 |
