ChatGPT预言2.15：语言模型进化史，探索GPT模型背后的故事

最近几年，基于深度学习的自然语言处理（NLP）技术急速发展，其中最受注视的是语言模型。而GPT（Generative Pre-trained Transformer）又被称为最出色的语言模型之一。那末，这个语言模型是如何进化的呢？GPT模型背后的故事又是甚么呢？

为了探索GPT模型的进化历程，我们先回顾一下语言模型的概念和发展。

语言模型的发展史

初期的语言模型，最多见的是计数模型，即统计词频的出现次数。如今，随着深度学习技术的发展，深度学习语言模型（DLM）首创了一种新的模型训练方式。DLM可以是基于循环神经网络（RNN），也能够是基于注意力机制的变形，比如GPT。DLM可以在区别任务之间使用相同的表示，从而提高模型的泛化性和效力。

GPT的进化历程

GPT模型的背后，是一个由一系列基础技术的推动所构成的进化历程。

回到2015年，微软提出了一种称为“预训练+微调”的方法，用于训练基于RNN的语言模型（首个使用此种方式的是ELMo）。以后，OpenAI于2018年推出了GPT⑴，这是首个使用Transformer模型架构的语言模型，为自然语言处理领域带来了新的革命。

GPT⑴训练的进程中，使用了数百万个网站的语料，从而使模型能够之前所未有的方式生成联贯、联贯的文本，并在多个自然语言处理任务上获得了最好表现。在GPT⑴的基础上，OpenAI于2019年推出了GPT⑵，GPT⑵是更大的模型，训练数据量更大（超过了Internet上可用的所有公共文本的数量），并且在功能上更加强大。它可以生成更长的文本，同时还可以够产生更加复杂的内容。

近期，OpenAI进一步发布了GPT⑶，这是目前最早进的语言模型，使用了1750亿个参数。GPT⑶的输出质量完全可让人类相信，其前面的文本是人类编写的。但后面的问题，就容易让人看到机器人的本质。由于它根本没有理解问题，而是通过在摊在宽阔如牛马般的语境上，找到几率最大的答案。

GPT的未来

虽然GPT已成了自然语言处理中的一个里程碑，但是在技术上，这只是一个开始。未来的语言模型需要更加有效地转化为更广泛的实用处景和开放的领域，同时需要加强对常识的理解，经验技能的标准化处理，以适应更多变化的需求。

终究，GPT还需解决语言创造性的问题，人们需要一种更加自然、更加语言特性显著的深度语言模型。这将需要比目前项目更大的模型和更丰富、更优化的训练数据集。

结论

GPT模型的进化历程是一个延续推动的进程，不断地提升着自然语言处理技术的质量。在未来，随着技术的发展，语言模型将更加广泛地利用于实际生产和工作领域。

对所构建的深度学习系统的架构、数据和优化算法等重要组成部份，我们需要建立正确的价值观，适当地斟酌模型所需的数据和计算资源，创造更多更公道的利用场景，引领着这个技术领域更好的发展。