GPT 模型

什么是 GPT？

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于 Decoder-Only 架构的大语言模型，通过在海量文本数据上进行因果语言建模训练，学会了强大的文本理解和生成能力。

核心概念

1. Decoder-Only 架构

仅使用解码器层堆叠的模型架构，只保留掩码自注意力层，更适合文本生成任务。

2. 因果语言模型 (Causal LM)

基于前文预测下一个词的训练方式，通过掩码机制确保模型只能看到当前位置之前的内容。

3. 规模扩展 (Scaling)

通过增加参数量、数据量和计算量来提升模型能力。GPT系列证明了规模即正义的理念。

4. 涌现能力 (Emergent Abilities)

大模型在达到一定规模时展现出的超越预期的能力，包括Few-shot学习、推理能力、代码生成等。

核心特征

• ✅ 预训练-微调范式
• ✅ Zero-shot & Few-shot 学习
• ✅ 上下文学习 (In-context Learning)
• ✅ 自回归文本生成
• ✅ 大规模无监督预训练

发展历程

来源：Easy AI 教程
标签：#EasyAI #AI教学 #教程 #GPT #大语言模型