了解GPT的基礎

GPT 是 生成預訓練轉換器 的縮寫。這個術語的字面意思其實很清楚：生成 表示這些模型可以創建新的文本，預訓練 則說明模型已經從大量數據中進行了初步的學習，同時還可以通過額外的訓練來調整其在特定任務上的表現。然而，關鍵的部分在于 轉換器 ，這是一種特定類型的神經網絡，也是推動當前人工智能發展的核心技術。

轉換器的工作原理

在本文中，我們將探討轉換器的內部運作，并通過數據流的視角逐步解析它們的工作過程。轉換器模型可以用來構建多種不同的模型，從將語音轉變為文本，到生成合成語音，再到根據文本描述創建圖像。

轉換器的基礎組成

最初由Google在2017年發布的轉換器，是專門用來進行語言翻譯的。然而，像ChatGPT這樣的變體則被訓練來處理并理解文本的一部分，甚至可能包含周圍的圖像或音頻，然后預測接下來會出現什么樣的文本。這個預測結果會以概率分布的形式呈現，也就是說，它會給出多種可能的文本部分及其出現的概率。

預測和生成新文本的過程

盡管乍一看，預測下一個詞與生成新文本似乎是兩個完全不同的目標，但擁有一個這樣的預測模型后，我們只需提供一個初始文本片段，讓模型從它生成的概率分布中隨機抽樣，不斷迭代，就可以生成更長的文本。

預測的實現

例如，在運行GPT-2進行文本生成的過程中，它會不斷預測并采樣下一個文本部分，直到生成一整個故事。然而，如果我們用的是更大、更強大的GPT-3模型，它能夠生成更連貫、更合理的文本。這個迭代預測和采樣的過程，本質上也是我們在與ChatGPT等大型語言模型進行互動時，看到它們一個詞一個詞生成新內容的方式。

生成概率分布

轉換器生成特定單詞時，首先會將輸入分解成許多小部分，稱為 符號或 tokens。這些符號可能是單詞的一部分、詞組，甚至是圖像或音頻的小塊。然后，每個符號都會被轉化為向量，這意味著一串數字，用以編碼該部分數據的意義。

ymbols are linked to vectors, representing lists of numbers encoding their meanings.

特征提取和信息傳遞

這些向量通過一個被稱為 注意力機制（attention mechanism）的過程，這使得它們能夠相互“交流”，并在此過程中更新其值。注意力機制能夠識別出詞語在不同上下文中的不同含義，例如在“機器學習模型”中的“模型”與在“時尚模型”中的“模型”含義不同。經過注意力機制處理后，這些向量再進入另一個過程，被稱為 多層感知塊，每個向量都獨立地通過這個塊進行處理，并基于計算結果更新其值。

循環更新和意義凝結

經過上述兩個塊的處理，向量不斷來回循環，直到最后，所有上下文的意義都被凝結在最終的那個向量中。通過對該向量進行特定操作，我們可以獲得一個概率分布，表示文本接下來可能出現的所有符號及其概率。這個過程大致相當于在初始文本片段基礎上，不斷向模型提供新的“預測”輸入，從而生成完整的文本。

GPT的創新和特點

這種預測和采樣的方法不僅僅適用于文本生成，還可以應用于許多其他任務。那么，為了將這個工具轉變為一個聊天機器人，我們可以給出一個初始的系統提示，再使用用戶的提問作為開始的對話，再由模型預測并生成AI助手的回復。訓練過程能夠讓模型更好地理解和生成連貫的對話。

總之，理解轉換器以及其核心機制——注意力機制，對于深入理解GPT及其工作原理至關重要。在接下來的章節中，我們將詳細探討注意力塊、多層感知塊等具體模塊的工作機制。

總結與行動

通過本文，我們了解了GPT背后的轉換器模型運作機制，從輸入數據的分解與編碼，到注意力機制的應用，再到最終的預測生成過程。如果你對GPT如何生成文本有了更深入的理解，現在可以嘗試應用這些知識，與ChatGPT進行互動，或者進一步學習轉換器和深度學習的更多內容。無論選擇哪種方式，這些知識都將幫助你更好地利用和理解現代人工智能技術。