被比爾蓋茨選中的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于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，而由于近些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絡模型。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，從而全面了解這一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
論文鏈接:https://arxiv.org/abs/2305.10435
GPT 的演變
GPT 是一種通過少量文本輸入生成大量復雜機器生成文本的神經網絡模型，它能仿照人類語氣，以大量文本數據為基礎進行預訓練，執行多種與語言有關的任務。該系列模型最初由 OpenAI 開發，用于為 ChatGPT 等項目賦予系統智能。圖 1 是從創建 Eliza 到 ChatGPT 的幾個預訓練模型的演變時間表。
▲圖1 GPT 路線圖
GPT(Generative Pre-trained Transformer)模型是人工智能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，這是基于 Transformer 架構的一個變體，專門針對語言生成任務進行優化。如表 1 中的比較，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并回答問題。相較于以前的 NLP 模型，使用的無標注數據進行無監督學習，盡管表現出色，但還是被 BERT 等其他語言模型所超越。
- 2019 年，OpenAI 推出了 GPT-2，這是一種更大的模型，參數數量是 GPT-1 的 10 倍以上，在機器翻譯、文本摘要等領域都有較好的效果，特別是對于識別語句間長距離關系和進行預測方面，準確度有顯著提高。
- 隨后推出的 GPT-3 可生成更長的段落，具有 1750 億個參數，被廣泛應用于各個行業和應用領域。由于太過復雜大型，需要通過 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復，第三步涉及策略優化和強化學習。在預訓練之后，該模型可以針對特定任務進行微調，如文本分類或文本生成。
▲圖2 GPT 如何工作的?
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，依賴于這些技術：
- 大數據：由企業、個人和機器產生的大量結構化和非結構化數據。它帶來了數據分析和決策制定方式的革命。通過大規模數據的訓練，GPT 模型采用深度學習和大數據生成自然語言。
- 人工智能：可以通過細化調整、對話生成和自然語言理解等方法來提高 GPT 模型的性能。
- 云計算：提供數據存儲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計算資源。
- 邊緣計算：使 GPT 模型更加高效，因為利用分散在邊緣端的計算資源，減少了數據傳輸的延遲，并提高安全性和隱私保護。
- 5G 及更高版本網絡：提供更快的數據速率和更低的延遲，使 GPT 處理更大更復雜的語言模型。
- 人機交互：可以促進 GPT 模型與用戶的交互，以提高用戶體驗。
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、虛擬助手等，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、回答學生問題并整合數字應用形成綜合課程，從而提高學生的學習體驗。具體而言，GPT模型可以應用于以下方面：
- 智能輔導：實現自動化評分和反饋，以便教師更好地關注每個學生的個性化需求，產品公司也可以基于此開發個性化的教育內容來滿足每個學生的需求。
- 內容創作：幫助人類理解復雜概念、生成文本和提煉信息，并為我們提供解釋和回復，從而促進教學效果的提高。
- 自動測評：為教師提供更多的時間和精力，同時為學生提供更多的反饋和加強練習，提高他們的自信和考試準備能力。
- 提高創造力：在人類的輸入和及時的反饋下，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。
- 研究和寫作輔助：提出課題建議、分析寫作能力并提供語法和拼寫檢查，同時，它還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。
- 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性化的學習課程，促進語言學習和掌握。
然而，GPT 模型在教育領域也面臨著一些挑戰。首先，雖然 GPT 模型在生成信息方面非常出色，但這也可能讓學生產生依賴性，從而影響其批判性思維和問題解決能力。其次，學生的數據安全和隱私保護也是一項非常重要的問題。此外，為了確保提供的信息準確性，需要不斷更新和維護模型。
醫療保健
隨著現代技術的引入，醫療保健更加高效、便捷、個性化，能夠為患者帶來更好的治療效果和整體醫療服務。
- 藥物研發：使用大量藥物數據庫進行分析，可以幫助發現新藥物并測試它們的功效和毒性，從而縮短研發周期并減少失敗率。
- 診斷：利用患者數據進行分析，可以提供有效的患者護理和改善護理結果，并作為醫生的診斷輔助工具。這一技術有助于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。
- 疾病預測：通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，從而提高治療效果并降低治療成本。
- 個性化藥物：識別個體數據中的變量模式，能夠為患者挑選個性化的藥物，提高治療的個性化程度并提高治療效果。
然而，應用 GPT 模型在醫療保健領域面臨著數據偏移、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，并繼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行業中的應用，提高了企業的效率和生產力。數字化為每個行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：
- 可持續性工具：幫助企業評估其可持續發展目標的實現情況，并提高企業的生產效率和客戶服務水平。
- 生產過程的更新：提高效率，并幫助用戶做出有關資源使用的決策，實現企業的競爭力和環境保護。
- 在餐飲服務、酒店和時尚等行業，GPT 模型可以用于客戶服務、個性化推薦和環保資訊等方面。
然而，制定長期戰略和公共政策是企業需直面的問題，這將鼓勵可持續生產方式的使用，并解決模型可解釋性和數據收集等技術挑戰。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，并重構整個商業領域。同時，我們也需要認真探討其道德與倫理相關問題。
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。由于技術的進步，農業設備的尺寸、速度和生產力都得到了提高，從而使更多的土地得到更有效的耕種。在技術方面的改進也有助于農民長期提高產量。
- 數據決策：幫助農民通過分析來自多個數據源的大量數據進行決策，從而提高農作物和畜牧業的產量和效率。
- 精準農業：如傳感器、智能灌溉、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。
- GPT 模型還可以用于農作物產量的提高、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于數據的質量和解釋規則的清晰度，因此有必要確保訓練模型的數據質量高且解釋規則明確。此外，模型的費用昂貴，而且它不能替代農民的經驗和批判性思維能力，因此目前在農業領域還存在著很多挑戰亟待解決。
旅游和運輸
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，有助于服務定制并提高客戶滿意度。可以理解用戶需求和偏好，為物流和運輸程序提供量身定做的建議。還可以通過提供目的地、預算、旅行持續時間等細節，制定旅行計劃。
- 為物流和運輸公司提供實時洞見幫助了解客戶需求，以及通過 NLP 技術自定義服務，提高客戶滿意度。
- 可以使用 GPT 模型作為旅游規劃工具，提供旅游行程推薦。
- 通過自動化流程和優化運營，可以提高效率、降低成本，實時追蹤貨物信息，提高庫存準確性，優化配送路徑和車隊管理。
但使用 GPT 模型還面臨著數據質量、隱私和成本等方面的挑戰。
電子商務
消費者在移動設備上的在線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索體驗成為了重要而具有挑戰性的研究方向。
- 利用其自動化的聊天機器人功能幫助企業快速回復客戶的問題，提升客戶使用體驗。
- 根據消費者的過往購買、瀏覽和搜索歷史，為其提供商品推薦和個性化購物體驗，從而提高銷售額和客戶滿意度。
- 自動生成商品標題、描述和廣告語等內容，幫助企業進行產品推廣。
- 協助企業進行數據分析和策略規劃，提高決策效率。
然而，GPT 模型在電子商務領域的應用還存在一些挑戰，比如模型容量有限、數據質量和上下文語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
- GPT 模型可以通過提供娛樂內容來幫助人們減輕壓力，緩解心理健康問題。
- 可以用于孤獨癥患者的娛樂，提供舒緩的詩歌、心理治愈語句和有趣的謎語，以及使用語音技術為老年人提供安全的陪伴。
- 互動娛樂：GPT 模型幫助人們與虛擬角色進行互動，可以提供個性化的推薦和內容生成，可用于在線廣告、社交媒體、電影和電視行業以及游戲行業。
然而，GPT 模型采集的數據必須均衡，要注重數據的安全性、可靠性和透明性，并且注意避免數據的偏差性和抄襲問題。同時應該考慮用戶的隱私和安全保護，降低聲音延遲和提高人類話語的理解。對此，應該保持開放性思維，進一步研究并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、旅游指南、個性化服裝設計、美容建議、食譜推薦、休閑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，以及在可持續發展方面的幫助。
然而，在使用GPT模型提供建議時，需要注意數據可靠性和版權問題，以避免出現誤導用戶的情況。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。
游戲
GPT 模型在游戲領域的應用或許可以提高游戲的對話和故事情節的質量，創造出豐富、個性化的游戲世界，生成更為真實和引人入勝的角色，甚至可以用來生成游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，借此自動調整游戲難度，并生成 NPC 的對話和其他角色互動，為玩家提供更加個性化的游戲體驗。
然而，要想在游戲領域中充分利用 GPT 模型，需要具備強大的計算能力和大量的高質量訓練數據，同時還需要控制模型生成的內容是否合適，甚至需要對游戲環境進行訪問。這些挑戰必須被克服，同時還需要進行結構化數據的訓練，才能更好地應用 GPT 模型，為游戲業的進步帶來助力。
市場營銷
當GPT模型應用于市場營銷時，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。
- 企業可以使用 GPT 模型自動生成高質量文章、郵件、社交媒體帖子等內容，從而保持內容的一致性和質量，維持品牌形象的穩定性。
- 還可以實現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極大地減輕客服工作量，并提供更優質的服務體驗。
- 可以生成個性化廣告，吸引到潛在客戶的注意力，提高市場營銷效果。
- 預測未來的購買行為，為企業預留充足的庫存，并及時調整市場策略。
然而，在應用 GPT 模型于市場營銷領域時，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，數據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，倫理考慮則關系到用戶隱私和數據安全。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。保持技術、法律和倫理等方面的合規性，是采用 GPT 模型的關鍵，這不僅能夠確保企業的經濟效益，也能夠讓企業獲得顧客的信任和忠誠度。
金融
金融行業一直是技術應用的領導者，近年來更加注重提高效率、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，比如情感分析、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著一些挑戰，如需要大量的計算資源，缺乏可解釋性，易受對抗性攻擊等問題。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，確保其有效和安全的部署。
小結
GPT 模型的優點：
- 快速響應自然語言查詢，提高工作效率和準確性。
- 幫助整合多個數字應用程序，為用戶提供更加全面的服務體驗。
- 在文本生成和對話系統等領域表現出色，幫助人們更加便捷地完成工作。
缺點：
- 在某些情況下，用戶可能需要人類的幫助來解決復雜或敏感問題。
- 需要大量計算資源和內存，并且成本較高，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，并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途的技術，在未來將會持續發展和創新，探索更廣泛的應用領域，這將有助于人們更加方便、高效地進行工作和生活。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能助手，為我們帶來更美好的未來生活方式~
