GPT 中文版来袭！它是 AI 界的‘iphone’，碾压 Siri，让你体验前所未有的智能

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相信你们都听过,DO君近来总算用上了（注册教程文章末尾有分享)。近来通过网上各类资料，尝试弄明白究竟GPT背后做了啥（浅显的原理解释），其次作为一个AI产品总监，GPT对于工作的启发,未来几篇也会聚焦分享跟AI动态。

推荐使用GPT英文版，国外可直接访问：h

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为何火了

作为一款人工智能产品，这是一个‘'时刻，对比先前的Siri还有各类语音助手，她们简直弱爆了。

另外一个神奇的地方是我曾经对于人工智能的理解，是for特定一个任务训练一个模型，例如人工智能上一个神奇时刻，就是2016年碾压人类选手，而且它只会下象棋，离我们普通人也比较远。

可以实现多任务通用的自然语言理解，既可以聊天，也可以做机器翻译，做题目，总结摘要，写代码，搜索，写故事与论文等（相当于做了一个通用的模型，会干不同类型的活）。

02

GPT的来龙去脉

GPT究竟是啥玩意儿？

GPT的全称是(Pre-)，是一种基于模型的预训练语言模型（亦称之为大语言模型LLM）。你肯定奇怪都是啥，看不懂，接出来为你一一拆解。

-大模型LLM的’大‘指的是哪些？

数百万或数十亿个参数的深度神经网路模型，这些模型经过专门的训练过程，才能对大规模数据进行复杂的处理和任务处理。

简单理解哪些是模型的参数呢？你们都学过的简单的线性模型，即y=ax+b,其中a和b是模型的参数，一个特定的a,b意味着一个拟合的特定直线。

-哪些叫预训练Pre-？

目前在各行各业里AI模型应用场景，通常是用自己特有的小数据集，训练得到一个特定参数的小模型，不同的场景就单独训练，不同公司也单独训练，成本蛮高的。

而预训练语言模型的期望是训练得到一个通用的'万能'模型，后期应用只须要低成本的微调就可以。的愿景就是：“有一个任务无关的超小型LLM，拿来从海量数据小学习各类知识，这个LLM以生成一切的方法，来解决各类各样的实际问题“。

基本的实现套路分2个步骤：

（1）预训练：基于大规模文本，无监督预训练得出通用的语言表示（得到一套通用的模型参数）

（2）微调：通过有监督微调的方法，将学习到的知识传递到不同的下游任务中（微调对应的参数适应不同的任务）。

-语言模型是干哪些的，语言模型是新的技术吗？

语言是离散的符号，自然语言的表示，就是将人类的语言表示成更便于计算机理解的形式。这儿就用到了语言模型，将文本进行向量化。

2013年，第一代预训练模型，单纯基于词组判定相像（和GloVe）。可以理解为每位词组有一个固定的向量表示，语义相仿的词组，向量是相像的。问题是一词多义难以解决，没有上下文理解。诸如同一个词play可以玩球，玩乐器，播放音乐/视频等。

2017年，第二代预训练模型。微软脑部团队在2017年的论文《isallyouneed》中首次提出模型（最初6500参数），本身将词组以及其上下文次序以数字方式考虑进去，训练模型，所以并不是一个新技术。

-为何是OPENAI不是AI领头羊?

她们是采用了的2个技术分支，GPT与BERT采用了不同的技术路线。

简单理解，BERT是一个单向模型（3亿参数），可以联系上下文进行剖析，更擅长“完形填空”；而GPT是一个单项模型（生成式，)，只能从左到右进行阅读，更擅长“写作文”。

GPT-1的疗效还不如Bert,并且GPT-2性能上开始赶超Bert。这个方向一路走到黑的绝招是哪些？

03

大力出奇迹

相对来说，大力出奇迹这句话再合适不过了。通过下表，可以看见模型参数目，喂的数据量都是指数级下降。GPT-2的参数15亿早已超过了Bert的3亿参数了。

04

人工智能next思索

-突破了之前对于工作中模型方式的认知。之前方式是举得针对于特定的场景须要训练特定的模型疗效才能好，虽然跟据第一性原理，只要模型参数够多，理论上大部份场景可以cover的大模型。

-其次是大模型的训练成本很高，好多时侯不须要自己从头到尾开发一个模型，可以考虑最节约成本的方法，借助已有的开源大模型来进行idea的疗效验证，推动迭代的脚步。

-通常意义上无监督很难应用到真实产品中（通常无监督的结果不可控），而且无监督和有监督组合的形式，打开了新思路。

-内容创造的一切皆可AI化。可以借助其它内容与文本之间关联，间接生成图象/语音/视频/音乐等。

-数据剖析行业来说，dataetl和和都可以被GPT辅助。

-对于数据依赖比较强，虽然大的互联网平台公司，例如淘宝，是否很容易用大模型实现行业大模型。特定行业数据的大模型机会点，例如在服饰换装方面。

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-注册用美国邮箱，建议邮箱，不要用国外邮箱，容易被封了；

-之后须要外国手机号和验证码，可以花2欧元在这个网站上注册以后冲值，之后找的选一个国家的号码。

-之后复制这个号码和验证码，就可以验证成功了。

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