最近啊，一直有粉丝私信我，说“能不能通俗易懂的介绍一下到底什么是“GPT”？每个字母的意思是啥 ？”由于最近工作实在太忙了，也没有太多时间去写文章，今天忙里偷闲，给大家较为直观的简单解释一下吧！

下面我们从字面意思出发，拆解开来看什么是“G P T”。

GPT全称是“Generative Pre-trained Transformer”。这是一种基于人工智能的自然语言处理技术，通过使用大量的文本数据进行训练，可以生成自然的语言文本，例如文章、新闻、评论、对话等等。

GPT 最初由 OpenAI 团队开发，目前已经有多个版本，其中最新的 GPT-3 模型被认为是当前最先进的自然语言处理技术之一。

字母“G” 代表“生成式”（Generative），这意味着 GPT 能够自动生成文本，而不是只能对已有的文本进行分类或标注。

字母“P” 代表“预训练”（Pre-trained），这意味着 GPT 是通过大量的文本数据进行预训练的，而不是像传统的机器学习技术一样需要进行手动特征工程和标注数据。

那么什么是预训练呢？

预训练顾名思义就是预先接受过了训练，与之相关的一个词语是"fine tunig" 意味微调。想象一下，你家里最近请了一个保姆，这个保姆在进入你家之前就已经在家政公司经过了各种各样的培训，他们学会了买菜、带娃、做饭、清洁等等。来到你家后，你就不需要花很长的时间来一样一样的培训她了，而是根据自己的情况来定制不同的需求，比如你的家里有老人，你就可以跟他说:"家里老人年纪大了，拖地的时候，不要让地板太滑"， 然后她会说好的，接着就按照你的要求来工作了，另一户人家则说“最近家里没有人，你要好好把卫生打扫干净，地板拖的亮一点。”， 我们的初中和高中教育就好比预训练，通过学习大量不同领域的知识，这个过程就是所谓的“预训练”，而研究生教育就可以称之为微调，在初高等教育的基础上对特定研究领域的知识进行学习，这个过程就是“微调”

最后是“T”，代表“转换器”（Transformer）。这是一种神经网络架构，它可以自动学习文本数据中的语法和语义规则，从而更好地理解和生成自然语言文本。Transformer模型可以看作是一个“翻译官”，它可以将输入的句子转换成数字类型的向量，并且更好地捕捉到句子中的上下文信息，从而进行翻译和输出最终结果。

这个“翻译官”需要学习两种语言的词汇和语法规则，这相当于Transformer的“编码器”。编码器会将输入的句子中的每个单词都进行编码，转换成一个数字类型的向量，并且在这个过程中，它会

接着，这个“翻译官”会根据所学习的语言规则，将编码后的句子进行翻译，这相当于Transformer的“解码器”。解码器会根据编码器输出的向量，逐步生成翻译后的句子，每一步都需要选择合适的单词或短语，并且考虑到之前已经生成的内容，就像翻译官需要考虑之前翻译的内容和语言习惯一样。

在这个“翻译官”的过程中，还有两个非常重要的机制，分别是Self-Attention和Multi-Head Attention。Self-Attention可以让“翻译官”在翻译时

原理是这么个原理，虽然每个点讲解的看似十分简单，但其背后却是复杂的数学计算计算。