GPT是什么？动画讲解「Transformer」

不二如是

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是由OpenAI团队开发的预训练语言模型，首次亮相于2018年的论文中。

GPT的目标是通过在大规模文本数据上进行预训练来捕捉语言的深层结构和关系，之后可以在特定任务上进行微调，以提升任务表现。

它采用了Transformer架构，该架构以自注意力机制为核心，允许模型全面考虑序列数据中的每个元素。

GPT模型已成功应用于文本生成、问答、文本摘要和机器翻译等多种任务，并随着技术的发展，已经推出了包括GPT-3在内的多个版本，其中GPT-3以其1750亿参数的规模成为目前最大的模型之一。

Transformers是一种在2017年由Google研究团队提出的模型，它的核心是自注意力机制，这使得模型能够高效地处理序列数据，并在序列的不同位置之间建立直接的依赖关系。

与循环神经网络相比，Transformers能够更高效地进行并行处理，特别适合处理长序列数据。

Transformers模型已经被调整和优化，形成了多种变种，如BERT、XLNet、T5等，它们在不同的NLP任务中都取得了显著的成果，对自然语言处理领域产生了深远的影响。