OpenAI 的 GPT 用于自然语言处理 (NLP)，以执行文本生成、摘要、翻译和问答等任务。 它的工作原理是基于从大量文本数据中学习到的模式来预测序列中的下一个单词。 开发人员通过 API 将 GPT 集成到应用程序中，或者通过微调预训练模型以用于特定用例，例如聊天机器人、内容创建工具或数据分析管道。 例如，GPT 可以在客户服务机器人中生成类人响应，或者通过识别关键点来总结冗长的文档。
GPT 的一个主要优势在于它的适应性。 通过在较小的数据集上对其进行微调，可以针对特定领域的任务自定义模型。 例如，构建医疗聊天机器人的开发人员可能会在医疗保健相关文本上训练 GPT，以提高其回答患者问题的准确性。 同样，GPT 可用于代码生成，它将自然语言提示转换为功能代码片段——这是 GitHub Copilot 等工具利用的一项功能。 API 还允许开发人员控制输出长度、语气和风格，使其可用于从营销文案到技术文档等各种应用。
实际实现通常涉及使用 OpenAI 的 API 端点或 Hugging Face 的 Transformers 等开源框架。 开发人员将文本提示发送到 API 并接收结构化响应，这些响应可以用最少的代码集成到应用程序中。 例如，开发人员可以通过将用户评论输入 GPT 并解析其输出来对情绪进行分类，从而构建情绪分析工具。 GPT 的嵌入——文本的向量表示——也用于语义搜索、聚类或推荐系统。 虽然 GPT 可以开箱即用地处理许多任务，但优化性能通常需要提示工程、过滤输出以确保安全以及迭代用户反馈以改进结果。 这种可访问性和定制性的平衡使 GPT 成为 NLP 驱动的解决方案的灵活工具。