OpenAI 的 GPT（生成式预训练 Transformer）系列是一系列语言模型，旨在生成类似人类的文本并执行各种自然语言处理任务。该系列始于 2018 年的 GPT-1，随后是 GPT-2（2019 年）、GPT-3（2020 年）和 GPT-4（2023 年）。每次迭代都在前一个模型的基础上，通过扩展参数、训练数据和架构改进来构建。例如，GPT-3 引入了 1750 亿个参数，这是从 GPT-2 的 15 亿个参数的显著飞跃，从而实现了更细致的文本生成和任务处理。这些模型在海量的文本语料库上进行预训练，并针对特定应用进行微调，例如翻译、摘要或问答。
GPT 系列的核心架构基于 Transformer，这是一种使用自注意力机制处理数据序列（如文本）的神经网络设计。这使得模型能够衡量句子中不同词语的重要性，比早期的循环或卷积模型更有效地捕捉上下文和关系。例如，GPT-3 的 Transformer 层使其能够通过预测序列中的下一个词并保持长距离一致性来生成连贯的段落。训练包括在各种数据集（书籍、网站和文章）上进行无监督学习，无需任务特定的标签。然后，开发者可以通过微调或提示工程来调整模型，其中特定的指令或示例指导模型的输出以适应特定用例。
开发者通过 API 或开源实现使用 GPT 系列，将语言能力集成到应用程序中。例如，GPT-3 支持聊天机器人、GitHub Copilot 等代码自动完成工具以及内容生成系统。GPT-4 更进一步，支持多模态输入，允许图像和文本交互。然而，挑战依然存在，例如管理训练数据中的偏差、推理的高计算成本以及确保输出与用户意图一致。OpenAI 通过其 API 提供访问，使开发者无需托管完整模型即可进行实验。尽管 GPT 模型功能强大，但实际使用需要仔细处理——测试输出的准确性、过滤不当内容以及优化提示以减少错误。这些考量使得 GPT 系列成为构建 AI 驱动应用程序的开发者强大但资源密集型的工具。