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什麼是 GPT?

了解建置在生成式預先訓練轉換器 (GPT) 上的 AI 模型如何解譯和建立擬人化內容。

AI 中 GPT 的角色

GPT 代表生成式預先訓練轉換器,是一系列分析資料、解譯以及產生擬人化文字、影像和音效的神經網路模型。人員和組織使用 GPT 來摘要長文字和會議、翻譯語言、建立書面溝通、撰寫程式碼、產生影像,以及使用交談語氣回答問題。

關鍵要點

  • GPT 是一種深度學習神經網路,可分析由自然語言、影像或音效所組成的提示,以預測最佳的可能回應。
  • 藉由重複多次預測流程,GPT 就能建立擬人化內容,並參與長時間交談。
  • GPT 是以轉換器架構為基礎,此架構將文字、影像和音效轉換成數學,以解譯內容的意義。

  • GPT 有效的原因在於,其經過大型資料集 (包括大型文字語料庫) 的訓練。

  • 透過簡化研究、減少忙碌工作、加速撰寫文字和電腦程式碼,以及提升創造力,GPT 正在轉換人們完成工作的方式。

  • 一些 GPT 使用案例包括聊天機器人、內容建立、情緒分析、電腦程式碼建立、資料分析和會議摘要。

  • OpenAI 會繼續投資 GPT,在未來,組織可預期取得更好的輸出、更高的透明度、較少偏差,以及更高的正確性。

GPT 是什麼,以及其運作方式

GPT 是一種深度學習神經網路,可根據輸入的解釋來分析由自然語言、影像或音效所組成的提示,以預測最佳的可能回應。為了執行這項工作,GPT 在使用數千億個參數的大型資料集上進行訓練。GPT 參考了學習如何權衡順序中不同要素的重要性,例如句子中的單字,或是影像和音效的一部分。GPT 藉由權衡推斷相關性和內容,以產生與提示相關的有意義內容。

GPT 的記錄

在 2018 年,OpenAI 發行了第一代 GPT,其建置於該架構 GPT-1 使用了超過 15 億個參數進行訓練,而且可以產生文字、回答問題、翻譯語言和摘要文字,但在理解內容方面遇到困難,並且難以處理較長的文字段落。 

此後每隔兩年,OpenAI 會發行新版 GPT,而每一個版本都在更大規模的資料集上進行訓練。隨著每次發行,技術會改善其了解內容的能力,並流暢且連貫地撰寫。GPT 會持續新增技能,例如建立電腦程式碼、在幾乎沒有範例的情況下執行工作,以及分析大量資料。 

訓練概觀

為了有效執行,GPT 必須能夠剖析及解譯大量提示和要求。GPT 會使用未受監督的深入學習 (機器學習的子集) 訓練大型資料集,包括大型語料庫。在不受監督的學習中,模型會教導自己在無需人類指引的情況下,在未標記的資料中尋找模式。GPT 會使用電腦視覺辨識和了解影像中的對象和人員。

GPT 也可以針對非常特定的案例 (例如銀行或法律) 進行訓練。在這些情況下會使用監督式學習,這表示訓練資料是由人類標示。

基本 GPT 架構

GPT 建置於轉換器架構,其使用自我注意機制來分析提示的不同要素,以及彼此之間的關係,以解譯內容與意義。例如,「雲端」這個字可以指的是天空中凝結的水氣,或是作為技術平台的雲端運算。人員與 GPT 會透過評估句子或段落中其他單字的意義,以判斷適當的單字版本。

轉換器架構可透過將文字和其意義轉換成數學,以執行這項功能。其會將文字、影像和音效分成較小部分,這些部分稱為權杖。向量會指派給權杖,以編碼意義。然後,編碼向量 (稱作內嵌) 會透過注意區塊來傳送,以交換資訊並適當地更新向量。一旦 GPT 判斷提示的意義,就會產生可能性分配形式的預測,並建議順序中的下一個單字、影像或音效。藉由重複此流程,GPT 即可撰寫較長的文字段落或延續交談。

重要要素

架構由兩個部分組成:

  • 編碼器。編碼器是系統的一部分,將文字、影像和音效分成數學內嵌。每個內嵌會指派一個權數,以指示與內容和意義的相關性。然後,內嵌會使用自我注意機制相互比較,以進一步精簡意義。

  • 解碼器。解碼器會使用向量和權數來判斷可能的輸出,並預測最佳輸出。由於最新版 GPT 已在數個資料上進行訓練,因此已相當習慣使用此流程來撰寫流暢且連貫的文字。 

GPT 的優點和挑戰

GPT 有可能改變您和組織的工作方式,協助您節省時間與金錢。但使用這項技術時,若沒有縝密的防護機制,依然會帶有風險。經常檢查您從 GPT 或其他任何 AI 系統取得的資訊至關重要,以確認資訊正確且符合規範。

優點

 
  • 簡化研究。GPT 可以處理網際網路和/或其他資料源,並提供發現和來源的摘要 (如有需要)。

  • 增強電腦程式碼。開發人員使用 GPT 來協助撰寫新程式碼,或簡化他們撰寫過的任何代碼。

  • 撰寫速度更快。其中一種最常用的 GPT 使用方式就是作為書寫工具。GPT 可以快速整合許多資訊,並產生報告、部落格文章、電子郵件及其他書面教材。

  • 減少忙碌工作。GPT 可以執行摘要會議、翻譯語言和回答問題等工作,讓您可以有更多時間專注於更重要的工作。

  • 提升創意。除了撰寫詩歌,GPT 還可以快速產生許多不同的想法,使其成為進行腦力激蕩的好工具。 

  • 根據您的業務自訂。GPT 可以透過訓練滿足不同組織和產業的獨特需求。

挑戰

 
  • 偏差。如同所有仰賴人為建立資料的 AI 模型,該資料中的固有偏差可能會包含在 GPT 輸出中。例如,AI 模型可能會假設社會的某些角色 (例如科學家) 僅由男性擔任,因為大部分歷史資料都是關於男性科學家。 

  • 不正確。因為 GPT 是根據預測產生輸出,所以不一定是正確的。要求 GPT 參考已知資料或根據組織知識庫進行訓練可以有所幫助,但依然需要透過人工審查確保正確性。

  • 網路安全性。惡意行為體正在使用 GPT 和其他 AI 模型來建立令人信服的網路釣魚電子郵件、開發惡意程式碼,以及分析組織的弱點。訓練員工識別網路釣魚電子郵件有助於降低組織的風險。此外,實作可偵測異常和封鎖惡意代碼的網路安全性解決方案也至關重要。

  • 侵犯智慧財產權。GPT 的輸出可能包含由其他人或組織所建立的影像或副本。發佈 AI 建立的內容之前,請確認組織具有內容的權限,且適當地使用引文。

  • 無效提示。從 GPT 取得良好輸出需要結構良好的提示。若要開發提供期望結果的提示,可能需要訓練和試驗。

  • 不可穿透性。因為 GPT 是使用深度學習模型所建立,所以很難知道它如何產生回應,這也是另一個在使用之前必須仔細檢查輸出的原因。

常見的 GPT 使用案例

GPT 模型可以執行廣泛的工作,而組織會持續尋找新的方法,以在自己的組織中運用這些模型。以下是一些可嘗試的方法:

內容創作。使用 GPT 來協助您撰寫副本、產生迷因以及影像。

聊天機器人和交談代理程式。因為 GPT 可以理解並使用自然語言回應,所以是聊天機器人的出色工具。 

語言翻譯。GPT 能正確翻譯語言,不過最好在將語言張貼到網站或其他公用空間之前,先向母語人士確認其正確性。

情感分析。GPT 可協助分析客戶評論、社交媒體貼文或其他文字,以了解使用者對於您的品牌、產品和服務的滿意度。

建議。在旅遊之前,考慮向 GPT 詢問推薦拜訪的餐廳、旅館和景點。使用正確的參數可協助開發一系列優質選項。

研究。由於 GPT 擅長摘要資訊,因此也是很好的研究工具。GPT 可以協助減少需要檢閱的網站、報告和其他文件數量,讓您更快找到所需資訊。請務必詢問來源,以便驗證取得的資訊。

會議和文件摘要。GPT 可提供會議摘要或長文件,以節省大量時間。

程式碼建立。GPT 知道許多電腦語言,而且可以產生相關程式碼片段,或以交談語言說明程式碼執行的工作。

資料分析。透過 GPT 的協助,在大型資料集中發現趨勢和重要深入解析。

GPT 的未來

OpenAI 持續在 GPT 中投入鉅資。GPT-4o 於 2024 年發行。名稱中的「o」代表全能,因為模型可以處理和產生音訊、文字和視覺效果。GPT-4o mini 是支援文字和音訊的較小模型。其執行效果比先前的 GPT 模型 (例如 GPT-3.5) 更好,同時更具成本效益。

此外,您可以持續關注模型效率與功能的改善,例如:
 
  • 具備更佳效能的較大模型。未來的 GPT 反覆運算可能更大,並在更多參數上進行訓練,使 GPT 以更細膩和複雜的方式理解和產生內容。

  • 提升微調和自訂。將會有更進階的技術來微調特定網域或產業的模型,並針對特定領域,提升其產生量身打造相關且正確內容的能力。每個仁也可以根據自己的需求自訂模型。

  • 進一步了解內容。了解和管理長期相依性,可協助模型提供更精確且內容更適當的回應。

  • 更進階的多模式功能。模型將更了解如何根據各種輸入 (例如文字、影像和音訊) 來理解和產生內容。

  • 增強可說明性和可解譯性。致力於讓 GPT 模型的決策更透明,提供如何產生回應和輸出背後原理的深入解析。

  • 道德和負責 AI 開發。持續的研究與開發將著重於減少 GPT 模型中的偏差,以確保更多公正和公平的輸出。優先考慮偵測和緩解有害內容、錯誤資訊和不當輸出的增強方法,以確保負責方式使用技術。

常見問題集

  • GPT 是一個使用深度學習來解譯和產生擬人化文字、影像和聲音的生成式 AI 模型。
  • 轉換器架構是一種深度學習神經網路,可讓 AI 模型 (例如 GPT) 解譯自然語言,並產生原始文字、影像和音效。其會分析輸入的不同要素和其彼此之間的關係來編碼內容與意義,以完成工作。這可讓轉換器架構預測文字區塊、影像或音效接下來的內容。
  • GPT 是使用深度學習來解譯擬人化文字、影像和音效的 AI 模型,進而產生新內容、提供資料分析或摘要資訊。GPT 有效地執行上述以及其他工作,因為其已在使用數千億個參數的大型資料集上進行訓練。預先訓練表示資料在公開發行之前已在此資料上進行訓練。