被比爾蓋茲選中的GPT技術，是如何演進，又革誰的命？

夕小瑤科技說 原創
作者 | 智商掉了一地、Python如果機器能夠以類似於人類的方式進行理解和溝通，那會是怎樣的情況？這一直是學界中備受關注的話題，由於近年來在自然語言處理的一系列突破，我們可能比以往任何時候都更接近實現這個目標。在這個突破的前沿領域，是 Generative Pre-trained Transformer（GPT）——專門針對自然語言處理任務設計的深度神經網路模型。它出色的表現和有效對話的能力使其成為該領域中使用最廣泛且效果最好的模型之一，吸引了研究和工業界的廣泛關注。

在最近一篇詳盡的綜述論文中，研究人員對GPT 進行了深入探究，今天我們不聊技術，從計算機以外的領域，本文將回顧與探討其發展和對相關領域的影響，探索潛在挑戰和未來發展方向，從而全面了解這項具有劃時代意義的技術。

論文題目:
GPT (Generative Pre-trained
Transformer) - A Comprehensive
Review on Enabling Technologies, Potential Applications, Emerging Challenges, and Future Directions
論文連結:https://www.php.cn/link/51beafc370abd4f00aa270ee3b626849

GPT 的演變

#GPT 是一種透過少量文字輸入產生大量的神經網路複雜機器來產生文字的神經網路複雜機器模型，它能仿照人類語氣，以大量文字資料為基礎進行預訓練，執行多種與語言相關的任務。此系列模型最初由 OpenAI 開發，用於為 ChatGPT 等專案賦予系統智慧。圖 1 是從創建 Eliza 到 ChatGPT 的幾個預訓練模型的演進時間表。

▲圖1 GPT 路線圖

GPT(Generative Pre-trained Transformer)模型是人工智慧領域中一種語言模型。它的發展可以追溯到2017 年Vaswani 等人提出的原始Transformer 結構，在Transformer 架構的成功基礎上，OpenAI 從2018 年開始開發了GPT 模型，這是基於T​​ransformer 架構的變體，專門針對語言生成任務進行優化。如表1 的比較，GPT 系列的演變經歷了多個重要的轉折點和突破：

▲表1 不同版本的GPT 系列模型

• 2018年，OpenAI 首次推出了第一版GPT，該模型能夠閱讀文本並回答問題。相較於先前的 NLP 模型，使用的無標註資料進行無監督學習，儘管表現出色，但仍被 BERT 等其他語言模型所超越。
• 2019 年，OpenAI 推出了GPT-2，這是一個更大的模型，參數數量是GPT-1 的10 倍以上，在機器翻譯、文字摘要等領域都有較好的效果，特別是對於辨識語句間長距離關係和進行預測方面，準確度有顯著提高。
• 隨後推出的 GPT-3 可產生更長的段落，具有 1750 億個參數，被廣泛應用於各個行業和應用領域。由於太過複雜大型，需要透過 API 使用。
• 而近期推出的 GPT-4 是一種多模態大型語言模型，參數量相比之前模型大幅提升，因此能夠更準確、更流暢地理解和生成文本。

圖 2 展示了 GPT 各個工作階段。第一步需要有監督的微調，第二步涉及對輸入產生最優回复，第三步涉及策略優化和強化學習。在預訓練之後，該模型可以針對特定任務進行微調，例如文字分類或文字生成。

▲圖2 GPT 如何運作的?

#影響GPT 的相關技術

##▲圖3 GPT 模型的使能技術

如圖3 所示，GPT 是多種技術的集合體，依賴這些技術：

• 大數據：由企業、個人和機器產生的大量結構化和非結構化資料。它帶來了數據分析和決策方式的革命。透過大規模資料的訓練，GPT 模型採用深度學習和大數據來產生自然語言。
• 人工智慧：可以透過細化調整、對話生成和自然語言理解等方法來提高 GPT 模型的效能。
• 雲端運算：提供資料儲存和處理能力的可用性，為 GPT 模型的訓練和應用提供了必要的運算資源。
• 邊緣運算：使 GPT 模型更加高效，因為利用分散在邊緣端的運算資源，減少了資料傳輸的延遲，並提高安全性和隱私保護。
• 5G 及更高版本網路：提供更快的資料速率和更低的延遲，使 GPT 處理更大更複雜的語言模型。
• 人機交互：可以促進 GPT 模型與使用者的交互，以提高使用者體驗。

GPT 模型影響的領域與挑戰

GPT模型在不同領域發揮了重要作用，如內容創造、數據分析、聊天機器人、虛擬助理等，因此得到了廣泛關注。如圖 4 所示，使用這些技術的行業都可以從 GPT 模型中受益，以下來探討 GPT 模型在不同領域中可能產生的影響和應用。

▲圖4 GPT 模型對各種領域應用的影響

教育

GPT 模型可能推動教育的變革，幫助教師更好地設計教學計劃、回答學生問題並整合數位應用形成綜合課程，從而提高學生的學習體驗。具體而言，GPT模型可以應用於以下方面：

1. 智慧輔導：實現自動化評分和回饋，以便教師更好地關注每個學生的個人化需求，產品公司也可以基於此發展個人化的教育內容來滿足每個學生的需求。
2. 內容創作：幫助人類理解複雜概念、生成文本和提煉訊息，並為我們提供解釋和回复，從而促進教學效果的提高。
3. 自動評量：為教師提供更多的時間和精力，同時為學生提供更多的回饋和加強練習，提升他們的自信和考試準備能力。
4. 提高創造力：在人類的輸入和及時的回饋下，幫助學生提高其創造力和學習效果，從而提高工作效率和創新力。
5. 研究和寫作輔助：提出主題建議、分析寫作能力並提供文法和拼字檢查，同時，它也能提供相關的參考資源，幫助學生更快、更準確地完成研究任務。
6. 語言學習和翻譯輔助：幫助學生進行語言翻譯，了解語言的語法和結構，同時能夠根據學生的學習速度提供個人化的學習課程，促進語言學習和掌握。

然而，GPT 模型在教育領域也面臨一些挑戰。首先，雖然 GPT 模型在產生資訊方面非常出色，但這也可能讓學生產生依賴性，從而影響其批判性思考和問題解決能力。其次，學生的資料安全和隱私保護也是一項非常重要的議題。此外，為了確保提供的資訊準確性，需要不斷更新和維護模型。

醫療保健

隨著現代科技的引入，醫療保健更有效率、便利、個人化，能夠為患者帶來更好的治療效果和整體醫療服務。

1. 藥物研發：使用大量藥物資料庫進行分析，可以幫助發現新藥物並測試它們的功效和毒性，從而縮短研發週期並減少失敗率。
2. 診斷：利用病患資料進行分析，可以提供有效的病患照護和改善照護結果，並作為醫師的診斷輔助工具。這項技術有助於提高診斷的準確性和速度，也可以節省醫療資源和時間成本。
3. 疾病預測：透過分析大量的醫學數據進行預測，可以幫助醫生進行早期檢測和預防性治療，從而提高治療效果並降低治療成本。
4. 個人化藥物：辨識個別資料中的變數模式，能夠為患者挑選個人化的藥物，提高治療的個人化程度並提高治療效果。

然而，應用 GPT 模型在醫療保健領域面臨著資料偏移、透明度、安全隱患和臨床驗證的挑戰。因此，評估 GPT 模型在醫療保健領域的優勢和風險，並持續監督它們的發展和實施是十分重要的。

企業

新的工具、資源和勞動力安排在快速變化的工作場所和產業中的應用，提高了企業的效率和生產力。數位化為每個產業和領域帶來了更大的靈活性、有效性和價值驅動。在此過程中，GPT 模型可以參與的關鍵步驟包括：

1. 永續性工具：幫助企業評估其永續發展目標的實現情況，並提高企業的生產效率和客戶服務水平。
2. 生產流程的更新：提高效率，並幫助使用者做出有關資源使用的決策，實現企業的競爭力和環境保護。
3. 在餐飲服務、飯店和時尚等產業，GPT 模式可用於顧客服務、個人化推薦和環保資訊等。

然而，制定長期策略和公共政策是企業需直面的問題，這將鼓勵永續生產方式的使用，並解決模型可解釋性和資料收集等技術挑戰。未來，GPT 模型將繼續推動技術產品的運作方式、創造新的產品和服務類別，並重建整個商業領域。同時，我們也需要認真探討其道德與倫理相關議題。

農業

傳統農業依靠的是傳統知識、老式機械和有機肥，現代農業依靠的是技術先進的機械設備。由於技術的進步，農業設備的尺寸、速度和生產力都得到了提高，使更多的土地得到更有效的耕作。在技​​術方面的改進也有助於農民長期提高產量。

1. 資料決策：幫助農民透過分析來自多個資料來源的大量資料進行決策，從而提高農作物和畜牧業的產量和效率。
2. 精準農業：如感測器、智慧灌溉、無人機、自動化和衛星技術，這進一步促進了資源的有效利用。
3. GPT 模型還可以用於農作物產量的提高、病蟲害的監測和控制以及精準灌溉等方面。

但是，GPT 模型的正確性和可信度取決於資料的品質和解釋規則的清晰度，因此有必要確保訓練模型的資料品質高且解釋規則明確。此外，模型的費用昂貴，而且它不能取代農民的經驗和批判性思考能力，因此目前在農業領域還存在著許多挑戰亟待解決。

旅遊和運輸

GPT 的技術可以幫助物流和運輸公司更好地了解客戶的需求和需求，有助於服務客製化並提高客戶滿意度。可以理解使用者需求和偏好，為物流和運輸程序提供量身訂做的建議。還可以透過提供目的地、預算、旅行持續時間等細節，制定旅行計劃。

1. 為物流和運輸公司提供即時洞見協助了解客戶需求，以及透過 NLP 技術自訂服務，提高客戶滿意度。
2. 可以使用 GPT 模型作為旅遊規劃工具，提供旅遊行程推薦。
3. 透過自動化流程和優化運營，可以提高效率、降低成本，即時追蹤貨物訊息，提高庫存準確性，優化配送路徑和車隊管理。

但使用 GPT 模型也面臨著資料品質、隱私和成本等方面的挑戰。

電子商務

消費者在行動裝置上的線上購物變得越來越普遍，電商企業必須提供流暢且方便的購物體驗才能留住顧客。因此，在電子商務領域，如何利用 GPT 模型為客戶創造更好的搜尋體驗成為了重要且具挑戰性的研究方向。

1. 利用其自動化的聊天機器人功能幫助企業快速回覆客戶的問題，提升客戶使用體驗。
2. 根據消費者的過往購買、瀏覽和搜尋歷史，為其提供商品推薦和個人化購物體驗，從而提高銷售額和客戶滿意度。
3. 自動產生商品標題、描述和廣告詞等內容，幫助企業進行產品推廣。
4. 協助企業進行資料分析與策略規劃，提升決策效率。

然而，GPT 模型在電子商務領域的應用仍有一些挑戰，例如模型容量有限、資料品質和情境情境對其應答能力有影響、客戶對自動化聊天機器人的接受度不高等。

娛樂

1. GPT 模式可以透過提供娛樂內容來幫助人們減輕壓力，緩解心理健康問題。
2. 可以用於孤獨症患者的娛樂，提供舒緩的詩歌、心理治癒語句和有趣的謎語，以及使用語音技術為老年人提供安全的陪伴。
3. 互動娛樂：GPT 模型幫助人們與虛擬角色互動，可以提供個人化的推薦和內容生成，可用於線上廣告、社群媒體、電影和電視產業以及遊戲產業。

然而，GPT 模型所收集的資料必須均衡，要注重資料的安全性、可靠性和透明性，並且注意避免資料的偏差性和抄襲問題。同時應該考慮使用者的隱私和安全保護，降低聲音延遲和提高人類話語的理解。對此，應保持開放性思維，進一步研究並解決相關的技術挑戰。

生活方式

GPT 模型可以個性化地為用戶提供飲食規劃、旅遊指南、個人化服裝設計、美容建議、食譜推薦、休閒娛樂建議和職業指導等生活方式方面的專業建議。此外，該模型還可以提供適應不同文化和技術變化的培訓，以及在永續發展方面的幫助。

然而，在使用GPT模型提供建議時，需要注意資料可靠性和版權問題，以避免誤導使用者的情況。此外，還需要對極端行為進行定期糾正和測試，以確保模型提供的建議不會導致負面影響。

遊戲

GPT 模型在遊戲領域的應用或許可以提高遊戲的對話和故事情節的質量，創造出豐富、個性化的遊戲世界，生成更為真實和引人入勝的角色，甚至可以用來產生遊戲內容和發展聊天機器人。而且，GPT 模型還可以分析玩家的能力和技能，藉此自動調整遊戲難度，並產生 NPC 的對話和其他角色互動，為玩家提供更個人化的遊戲體驗。

然而，要想在遊戲領域中充分利用GPT 模型，需要具備強大的運算能力和大量的高品質訓練數據，同時還需要控制模型產生的內容是否合適，甚至需要對遊戲環境進行訪問。這些挑戰必須被克服，同時也需要進行結構化資料的訓練，才能更好地應用 GPT 模型，為遊戲產業的進步帶來助力。

行銷

當GPT模型應用於行銷時，它可以提高內容創作的速度和效率，從而節省時間和人力成本。

1. 企業可以使用 GPT 模型自動產生高品質文章、郵件、社群媒體貼文等內容，從而保持內容的一致性和質量，維持品牌形象的穩定性。
2. 還可以達到多種自動化工具的效果，如自動回答常見問題的聊天機器人能大幅減輕客服工作量，並提供更優質的服務體驗。
3. 可以產生個人化廣告，吸引到潛在客戶的注意力，提高行銷成效。
4. 預測未來的購買行為，為企業預留充足的庫存，並及時調整市場策略。

然而，在應用 GPT 模型於行銷領域時，企業需要注意潛在的挑戰。例如，缺乏控制權可能會導致錯誤的結果，資料偏差可能引起歧視性行為，缺乏透明度會影響模型的可信度，倫理考量則關係到使用者隱私和資料安全。此外，還需要進行適當的規劃，以確定最佳應用場景和目標受眾，同時需要擁有一支熟練的工作團隊，能持續監測以確保所期望的結果。維持技術、法律和倫理等方面的合規性，是採用 GPT 模式的關鍵，不僅能確保企業的經濟效益，也能讓企業獲得顧客的信任和忠誠度。

金融

金融業一直是科技應用的領導者，近年來更加重視提高效率、降低成本和提供更好的客戶體驗。 GPT 模型在金融領域的應用表現出了很大的潛力，例如情緒分析、金融預測、風險預測和管理、交易策略和客戶服務等方面。但同時，GPT 模型在金融領域也面臨一些挑戰，如需要大量的運算資源，缺乏可解釋性，容易受到對抗性攻擊等問題。因此，GPT 模型在金融領域的應用既有巨大的潛力，也需要謹慎考慮相關挑戰，確保其有效且安全的部署。

小結

GPT 模型的優點：

• 快速回應自然語言查詢，提高工作效率和準確性。
• 幫助整合多個數位應用程序，為使用者提供更全面的服務體驗。
• 在文字生成和對話系統等領域表現出色，幫助人們更方便地完成工作。

缺點：

• 在某些情況下，使用者可能需要人類的幫助來解決複雜或敏感問題。
• 需要大量運算資源和內存，而且成本較高，這可能會限制一些新興企業的使用。
• 缺乏人類情感和判斷力，在某些情況下可能會出現錯誤或不準確的結果。

雖然在使用 GPT 系列模型時需要注意其優缺點，並根據具體情況進行選擇。但我們不能否認它作為一項極具前景的技術，在未來將會持續發展和創新，探索更廣泛的應用領域，這將有助於人們更方便、更有效率地進行工作和生活。隨著科技的不斷進步，我們可以期待 GPT 相關技術能在未來成為人類的重要智慧助手，為我們帶來更美好的未來生活方式~

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