什麼是 GPT？
生成式預先訓練轉換器 (通常稱為 GPT) 是一系列使用轉換程式架構的神經網路模型，是人工智慧 (AI) 為 ChatGPT 等生成式 AI 應用程式提供支援的關鍵進步。GPT 模型可讓應用程式建立類似人類的文字和內容 (影像、音樂等)，並以對話方式回答問題。各行各業的組織都使用 GPT 模型和生成式 AI 來處理問答機器人、文字摘要、內容產生和搜尋。
為什麼 GPT 很重要？
GPT 模型，尤其是其使用的轉換程式架構展示了人工智慧研究的重大突破。GPT 模型的興起是 ML 廣泛採用的轉折點，因為現在可以利用該技術來自動化並改善一系列任務，從語言翻譯和文件摘要到撰寫部落格文章，建置網站，設計視覺效果，製作動畫，編寫程式碼，研究複雜的主題，甚至撰寫詩歌。這些模型的價值在於其速度及其可運作的規模。例如，您可能需要幾小時來研究、撰寫和編輯有關核物理的文章，而 GPT 模型則在幾秒鐘內即可產生一個。GPT 模型引發了 AI 方面的研究，以實現人工通用智慧，這意味著機器可協助組織達到新的生產力水平，並重塑其應用程式和客戶體驗。
GPT 的使用案例有哪些？
GPT 模型是一般用途語言模型，可執行多種任務，包括建立原始內容、撰寫程式碼、總結文字，以及從文件中擷取資料。
以下是您可以使用 GPT 模型的一些方法：
建立社交媒體內容
在人工智慧 (AI) 的協助下，數位行銷人員可以為其社交媒體行銷活動建立內容。例如，行銷人員可以提示 GPT 模型，產生解釋器影片指令碼。採用 GPT 技術的影像處理軟體可透過文字說明來建立模因、影片、行銷文案和其他內容。
將文字轉換為不同的樣式
GPT 模型以休閒、幽默、專業和其他樣式產生文字。這些模型允許企業專業人士以不同的形式重寫特定文字。例如，律師可以使用 GPT 模式，將法律副本轉換為簡單的說明註釋。
撰寫並學習程式碼
做為語言模型，GPT 模型可以理解電腦程式碼，並採用不同程式設計語言撰寫。這些模型能夠以日常語言解釋電腦程式，進而為學習者提供協助。此外，經驗豐富的開發人員可以使用 GPT 工具，來自動建議相關的程式碼片段。
分析資料
GPT 模型可協助企業分析師有效地編譯大量資料。語言模型會搜尋所需的資料，並在資料表或試算表中計算並顯示結果。有些應用程式可以在圖表上繪製結果，或建立綜合報告。
製作學習資料
教育工作者可以使用以 GPT 為基礎的軟體，來產生學習資料，例如測驗和教學。同樣，他們可以使用 GPT 模型來評估答案。
建置互動式語音助理
GPT 模型可讓您建置智慧的互動式語音助理。許多聊天機器人僅回應基本的語言提示，而 GPT 模型可以產生具有對話式 AI 功能的聊天機器人。此外，與其他 AI 技術搭配使用時，這些聊天機器人可以像人類一樣進行口頭交流。
GPT 如何運作？
雖然將 GPT 模型描述為人工智慧 (AI) 是準確的，但這是一個廣泛的描述。更具體來說，GPT 模型是在轉換程式架構上建置的神經網路型語言預測模型。這些模型可分析自然語言查詢 (稱為提示)，並根據對語言的理解預測最佳回應。
為此，GPT 模型依賴於在大量語言資料集上，使用數千億個參數進行訓練後獲得的知識。他們可以考慮輸入內容並動態處理輸入的不同部分，使其能夠產生較常的回應，而不僅僅是序列中的下一個單詞。例如，要求產生一段莎士比亞風格的內容時，GPT 模型會記住並重新建構具有類似文學風格的新片語和整個句子，藉此來實現這一目標。
有不同類型的神經網路，如遞歸和卷積。GPT 模型是轉換程式神經網路。轉換程式神經網路架構使用自我專注機制，在每個處理步驟中專注於輸入文字的不同部分。轉換程式模型會擷取更多內容，並改善自然語言處理 (NLP) 任務的效能。它有兩個主要模組，我們接下來會解釋。
編碼器
轉換程式會預先處理文字輸入來做為內嵌項目，這是字詞的數學呈現。當在矢量空間中編碼時，更接近的字詞預計在含義上會更接近。這些內嵌項目透過編碼器元件進行處理，該元件會從輸入序列中擷取內容相關資訊。當它接收輸入時，轉換程式網路的編碼器區塊會將字詞分隔為內嵌項目，並向每個字詞分配權重。權重是指示句子中字詞相關性的參數。
此外，位置編碼器允許 GPT 模型在句子的其他部分使用字詞時防止含糊的含義。例如，位置編碼允許轉換程式模型區分這些句子之間的語義差異：
- A dog chases a cat (一隻狗追逐一隻貓)
- A cat chases a dog (一隻貓追逐一隻狗)
因此，編碼器會處理輸入句子並產生固定長度向量呈現，稱為內嵌。 此呈現會用於解碼器模組。
解碼器
解碼器使用向量呈現來預測請求的輸出。它具有內建的自我專注機制，專注於輸入的不同部分並猜測相符的輸出。複雜的數學技術可協助解碼器預估多個不同的輸出，並預測最準確的輸出。
相較於其前代產品 (如遞歸神經網路)，轉換程式更具平行性，因為它們不會一次按順序處理字詞，而是在學習週期中一次處理整個輸入。由於這一點，以及工程師花費數千小時對 GPT 模型進行微調和訓練，因此它們能夠針對您提供的幾乎任何輸入給予流暢的答案。
GPT-3 如何訓練？
在已發佈的研究論文中，研究人員將生成式預先訓練描述為能夠使用未標記的資料訓練語言模型，並實現準確預測。第一款 GPT 模型 GPT-1 於 2018 年開發。GPT-4 做為 GPT-3 的後繼者，於 2023 年 3 月推出。
GPT-3 已接受超過 1,750 億個參數或權重訓練。工程師透過 Web 文字、Common Crawl、書籍和維基百科等來源超過 45 TB 的資料對其進行訓練。在訓練之前，隨著模型從版本 1 升級至版本 3，資料集的平均品質得到了改善。
GPT-3 在半監督式模式下接受訓練。首先，機器學習工程師會向深度學習模型饋送未標記的訓練資料。GPT-3 可以理解句子，將句子分解並將其重新建構為新句子。在非監督式訓練中，GPT-3 常式自行產生準確而實際的結果。然後，機器學習工程師將在監督式訓練中微調結果，這個過程稱為具有人類意見回饋的強化學習 (RLHF)。
您可以使用 GPT 模型，而無需任何進一步的訓練，或者您可以使用一些特定任務的範例來對其自訂。
使用 GPT 的一些應用程式有哪些範例？
GPT 模型自推出以來，已將人工智慧 (AI) 帶到各行各業的眾多應用中。以下是一些範例：
- GPT 模型可用於分析客戶意見回饋，並以易於理解的文字進行總結。首先，您可以從問卷調查、評論和即時聊天等來源收集客戶情緒資料，然後，您可以讓 GPT 模型來總結資料。
- 使用 GPT 模型，虛擬角色可以在虛擬實境中與人類玩家自然對話。
- GPT 模型還可用於為服務台人員提供更出色的搜尋體驗。他們可以使用對話式語言來查詢產品知識庫，以擷取相關的產品資訊。
AWS 如何協助您執行 GPT-3 之類的大型語言模型？
Amazon Bedrock 是使用大型語言模型 (LLM) (也稱為基礎模型 (FM)，類似於 GPT-3) 來建置和擴展生成式 AI 應用程式最簡單的方法。Amazon Bedrock 可讓您透過 API，存取來自領先 AI 新創公司 (包括 AI21 Labs、Anthropic 和 Stability AI) 的基礎模型，以及 Amazon 的最新基礎模型系列 Amazon Titan FM。憑藉 Bedrock 在無伺服器方面的經驗，您可以快速開始使用、利用自己的資料私有自訂 FM，以及使用熟悉的 AWS 工具和功能輕鬆整合並將其部署至您的應用程式 (包括與 Experiments 之類的 Amazon SageMaker ML 功能整合來測試不同的模型，以及與 Pipelines 整合以大規模管理 FM)，而不必管理任何基礎設施。進一步了解如何在 Amazon Bedrock 上使用基礎模型進行建置。