夕小瑤科技說 原創(chuàng)
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(xué)界中備受關(guān)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(xiàn)這個目標。在這個突破的前沿領(lǐng)域，是 Generative Pre-trained Transformer（GPT）——專門針對自然語言處理任務(wù)設(shè)計的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。它出色的表現(xiàn)和有效對話的能力使其成為該領(lǐng)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(yè)界的廣泛關(guān)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(shù)，從計算機以外的領(lǐng)域，本文將回顧與探討其發(fā)展和對相關(guān)領(lǐng)域的影響，探索潛在挑戰(zhàn)和未來發(fā)展方向，從而全面了解這一具有劃時代意義的技術(shù)。

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(fù)雜機器生成文本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它能仿照人類語氣，以大量文本數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行預(yù)訓(xùn)練，執(zhí)行多種與語言有關(guān)的任務(wù)。該系列模型最初由 OpenAI 開發(fā)，用于為 ChatGPT 等項目賦予系統(tǒng)智能。圖 1 是從創(chuàng)建 Eliza 到 ChatGPT 的幾個預(yù)訓(xùn)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(lǐng)域中一種語言模型。它的發(fā)展可以追溯到 2017 年 Vaswani 等人提出的原始 Transformer 結(jié)構(gòu)，在 Transformer 架構(gòu)的成功基礎(chǔ)上，OpenAI 從 2018 年開始開發(fā)了 GPT 模型，這是基于 Transformer 架構(gòu)的一個變體，專門針對語言生成任務(wù)進行優(yōu)化。如表 1 中的比較，GPT 系列的演變經(jīng)歷了多個重要的轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)進行無監(jiān)督學(xué)習(xí)，盡管表現(xiàn)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(shù)數(shù)量是 GPT-1 的 10 倍以上，在機器翻譯、文本摘要等領(lǐng)域都有較好的效果，特別是對于識別語句間長距離關(guān)系和進行預(yù)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(shù)，被廣泛應(yīng)用于各個行業(yè)和應(yīng)用領(lǐng)域。由于太過復(fù)雜大型，需要通過 API 使用。
• 而近期推出的 GPT-4 是一種多模態(tài)大型語言模型，參數(shù)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(jiān)督的微調(diào)，第二步涉及對輸入產(chǎn)生最優(yōu)回復(fù)，第三步涉及策略優(yōu)化和強化學(xué)習(xí)。在預(yù)訓(xùn)練之后，該模型可以針對特定任務(wù)進行微調(diào)，如文本分類或文本生成。

▲圖2 GPT 如何工作的?

影響 GPT 的相關(guān)技術(shù)

▲圖3 GPT 模型的使能技術(shù)

如圖 3 所示，GPT 是多種技術(shù)的集合體，依賴于這些技術(shù)：

• 大數(shù)據(jù)：由企業(yè)、個人和機器產(chǎn)生的大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它帶來了數(shù)據(jù)分析和決策制定方式的革命。通過大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，GPT 模型采用深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)生成自然語言。
• 人工智能：可以通過細化調(diào)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(shù)據(jù)存儲和處理能力的可用性，為 GPT 模型的訓(xùn)練和應(yīng)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(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t，并提高安全性和隱私保護。
• 5G 及更高版本網(wǎng)絡(luò)：提供更快的數(shù)據(jù)速率和更低的延遲，使 GPT 處理更大更復(fù)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(lǐng)域與挑戰(zhàn)

GPT模型在不同領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用，如內(nèi)容創(chuàng)造、數(shù)據(jù)分析、聊天機器人、虛擬助手等，因此得到了廣泛關(guān)注。如圖 4 所示，使用這些技術(shù)的行業(yè)都可以從 GPT 模型中受益，以下來探討 GPT 模型在不同領(lǐng)域中可能產(chǎn)生的影響和應(yīng)用。

▲圖4 GPT 模型對各種領(lǐng)域應(yīng)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(shè)計教學(xué)計劃、回答學(xué)生問題并整合數(shù)字應(yīng)用形成綜合課程，從而提高學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗。具體而言，GPT模型可以應(yīng)用于以下方面：

1. 智能輔導(dǎo)：實現(xiàn)自動化評分和反饋，以便教師更好地關(guān)注每個學(xué)生的個性化需求，產(chǎn)品公司也可以基于此開發(fā)個性化的教育內(nèi)容來滿足每個學(xué)生的需求。
2. 內(nèi)容創(chuàng)作：幫助人類理解復(fù)雜概念、生成文本和提煉信息，并為我們提供解釋和回復(fù)，從而促進教學(xué)效果的提高。
3. 自動測評：為教師提供更多的時間和精力，同時為學(xué)生提供更多的反饋和加強練習(xí)，提高他們的自信和考試準備能力。
4. 提高創(chuàng)造力：在人類的輸入和及時的反饋下，幫助學(xué)生提高其創(chuàng)造力和學(xué)習(xí)效果，從而提高工作效率和創(chuàng)新力。
5. 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(guān)的參考資源，幫助學(xué)生更快、更準確地完成研究任務(wù)。
6. 語言學(xué)習(xí)和翻譯輔助：幫助學(xué)生進行語言翻譯，了解語言的語法和結(jié)構(gòu)，同時能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)速度提供個性化的學(xué)習(xí)課程，促進語言學(xué)習(xí)和掌握。

然而，GPT 模型在教育領(lǐng)域也面臨著一些挑戰(zhàn)。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(xué)生產(chǎn)生依賴性，從而影響其批判性思維和問題解決能力。其次，學(xué)生的數(shù)據(jù)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(yī)療保健

隨著現(xiàn)代技術(shù)的引入，醫(yī)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(yī)療服務(wù)。

1. 藥物研發(fā)：使用大量藥物數(shù)據(jù)庫進行分析，可以幫助發(fā)現(xiàn)新藥物并測試它們的功效和毒性，從而縮短研發(fā)周期并減少失敗率。
2. 診斷：利用患者數(shù)據(jù)進行分析，可以提供有效的患者護理和改善護理結(jié)果，并作為醫(yī)生的診斷輔助工具。這一技術(shù)有助于提高診斷的準確性和速度，也可以節(jié)省醫(yī)療資源和時間成本。
3. 疾病預(yù)測：通過分析大量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進行預(yù)測，可以幫助醫(yī)生進行早期檢測和預(yù)防性治療，從而提高治療效果并降低治療成本。
4. 個性化藥物：識別個體數(shù)據(jù)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(yīng)用 GPT 模型在醫(yī)療保健領(lǐng)域面臨著數(shù)據(jù)偏移、透明度、安全隱患和臨床驗證的挑戰(zhàn)。因此，評估 GPT 模型在醫(yī)療保健領(lǐng)域的優(yōu)勢和風(fēng)險，并繼續(xù)監(jiān)督它們的發(fā)展和實施是十分重要的。

企業(yè)

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(yè)中的應(yīng)用，提高了企業(yè)的效率和生產(chǎn)力。數(shù)字化為每個行業(yè)和領(lǐng)域帶來了更大的靈活性、有效性和價值驅(qū)動。在此過程中，GPT 模型可以參與的關(guān)鍵步驟包括：

1. 可持續(xù)性工具：幫助企業(yè)評估其可持續(xù)發(fā)展目標的實現(xiàn)情況，并提高企業(yè)的生產(chǎn)效率和客戶服務(wù)水平。
2. 生產(chǎn)過程的更新：提高效率，并幫助用戶做出有關(guān)資源使用的決策，實現(xiàn)企業(yè)的競爭力和環(huán)境保護。
3. 在餐飲服務(wù)、酒店和時尚等行業(yè)，GPT 模型可以用于客戶服務(wù)、個性化推薦和環(huán)保資訊等方面。

然而，制定長期戰(zhàn)略和公共政策是企業(yè)需直面的問題，這將鼓勵可持續(xù)生產(chǎn)方式的使用，并解決模型可解釋性和數(shù)據(jù)收集等技術(shù)挑戰(zhàn)。未來，GPT 模型將繼續(xù)推動技術(shù)產(chǎn)品的運作方式、創(chuàng)造新的產(chǎn)品和服務(wù)類別，并重構(gòu)整個商業(yè)領(lǐng)域。同時，我們也需要認真探討其道德與倫理相關(guān)問題。

農(nóng)業(yè)

傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)依靠的是傳統(tǒng)知識、老式機械和有機肥，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)依靠的是技術(shù)先進的機械設(shè)備。由于技術(shù)的進步，農(nóng)業(yè)設(shè)備的尺寸、速度和生產(chǎn)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(shù)方面的改進也有助于農(nóng)民長期提高產(chǎn)量。

1. 數(shù)據(jù)決策：幫助農(nóng)民通過分析來自多個數(shù)據(jù)源的大量數(shù)據(jù)進行決策，從而提高農(nóng)作物和畜牧業(yè)的產(chǎn)量和效率。
2. 精準農(nóng)業(yè)：如傳感器、智能灌溉、無人機、自動化和衛(wèi)星技術(shù)，這進一步促進了資源的有效利用。
3. GPT 模型還可以用于農(nóng)作物產(chǎn)量的提高、病蟲害的監(jiān)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(shù)據(jù)的質(zhì)量和解釋規(guī)則的清晰度，因此有必要確保訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)質(zhì)量高且解釋規(guī)則明確。此外，模型的費用昂貴，而且它不能替代農(nóng)民的經(jīng)驗和批判性思維能力，因此目前在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域還存在著很多挑戰(zhàn)亟待解決。

旅游和運輸

GPT 的技術(shù)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(wù)定制并提高客戶滿意度?？梢岳斫庥脩粜枨蠛推?，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(yù)算、旅行持續(xù)時間等細節(jié)，制定旅行計劃。

1. 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(shù)自定義服務(wù)，提高客戶滿意度。
2. 可以使用 GPT 模型作為旅游規(guī)劃工具，提供旅游行程推薦。
3. 通過自動化流程和優(yōu)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(yōu)化配送路徑和車隊管理。

但使用 GPT 模型還面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私和成本等方面的挑戰(zhàn)。

電子商務(wù)

消費者在移動設(shè)備上的在線購物變得越來越普遍，電商企業(yè)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(wù)領(lǐng)域，如何利用 GPT 模型為客戶創(chuàng)造更好的搜索體驗成為了重要而具有挑戰(zhàn)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(yè)快速回復(fù)客戶的問題，提升客戶使用體驗。
2. 根據(jù)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。
3. 自動生成商品標題、描述和廣告語等內(nèi)容，幫助企業(yè)進行產(chǎn)品推廣。
4. 協(xié)助企業(yè)進行數(shù)據(jù)分析和策略規(guī)劃，提高決策效率。

然而，GPT 模型在電子商務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用還存在一些挑戰(zhàn)，比如模型容量有限、數(shù)據(jù)質(zhì)量和上下文語境對其應(yīng)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 模型可以通過提供娛樂內(nèi)容來幫助人們減輕壓力，緩解心理健康問題。
2. 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(shù)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進行互動，可以提供個性化的推薦和內(nèi)容生成，可用于在線廣告、社交媒體、電影和電視行業(yè)以及游戲行業(yè)。

然而，GPT 模型采集的數(shù)據(jù)必須均衡，要注重數(shù)據(jù)的安全性、可靠性和透明性，并且注意避免數(shù)據(jù)的偏差性和抄襲問題。同時應(yīng)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(yīng)該保持開放性思維，進一步研究并解決相關(guān)的技術(shù)挑戰(zhàn)。

生活方式

GPT 模型可以個性化地為用戶提供飲食規(guī)劃、旅游指南、個性化服裝設(shè)計、美容建議、食譜推薦、休閑娛樂建議和職業(yè)指導(dǎo)等生活方式方面的專業(yè)建議。此外，該模型還可以提供適應(yīng)不同文化和技術(shù)變化的培訓(xùn)，以及在可持續(xù)發(fā)展方面的幫助。

然而，在使用GPT模型提供建議時，需要注意數(shù)據(jù)可靠性和版權(quán)問題，以避免出現(xiàn)誤導(dǎo)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(dǎo)致負面影響。

游戲

GPT 模型在游戲領(lǐng)域的應(yīng)用或許可以提高游戲的對話和故事情節(jié)的質(zhì)量，創(chuàng)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(nèi)容和發(fā)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(diào)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(lǐng)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(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，同時還需要控制模型生成的內(nèi)容是否合適，甚至需要對游戲環(huán)境進行訪問。這些挑戰(zhàn)必須被克服，同時還需要進行結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，才能更好地應(yīng)用 GPT 模型，為游戲業(yè)的進步帶來助力。

市場營銷

當GPT模型應(yīng)用于市場營銷時，它可以提高內(nèi)容創(chuàng)作的速度和效率，從而節(jié)省時間和人力成本。

1. 企業(yè)可以使用 GPT 模型自動生成高質(zhì)量文章、郵件、社交媒體帖子等內(nèi)容，從而保持內(nèi)容的一致性和質(zhì)量，維持品牌形象的穩(wěn)定性。
2. 還可以實現(xiàn)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(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗。
3. 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。
4. 預(yù)測未來的購買行為，為企業(yè)預(yù)留充足的庫存，并及時調(diào)整市場策略。

然而，在應(yīng)用 GPT 模型于市場營銷領(lǐng)域時，企業(yè)需要注意潛在的挑戰(zhàn)。例如，缺乏控制權(quán)可能會導(dǎo)致錯誤的結(jié)果，數(shù)據(jù)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(guān)系到用戶隱私和數(shù)據(jù)安全。此外，還需要進行適當?shù)囊?guī)劃，以確定最佳應(yīng)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(xù)監(jiān)測以確保所期望的結(jié)果。保持技術(shù)、法律和倫理等方面的合規(guī)性，是采用 GPT 模型的關(guān)鍵，這不僅能夠確保企業(yè)的經(jīng)濟效益，也能夠讓企業(yè)獲得顧客的信任和忠誠度。

金融

金融行業(yè)一直是技術(shù)應(yīng)用的領(lǐng)導(dǎo)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(lǐng)域的應(yīng)用表現(xiàn)出了很大的潛力，比如情感分析、金融預(yù)測、風(fēng)險預(yù)測和管理、交易策略和客戶服務(wù)等方面。但同時，GPT 模型在金融領(lǐng)域也面臨著一些挑戰(zhàn)，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(lǐng)域的應(yīng)用既有巨大的潛力，也需要謹慎考慮相關(guān)挑戰(zhàn)，確保其有效和安全的部署。

小結(jié)

GPT 模型的優(yōu)點：

• 快速響應(yīng)自然語言查詢，提高工作效率和準確性。
• 幫助整合多個數(shù)字應(yīng)用程序，為用戶提供更加全面的服務(wù)體驗。
• 在文本生成和對話系統(tǒng)等領(lǐng)域表現(xiàn)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(fù)雜或敏感問題。
• 需要大量計算資源和內(nèi)存，并且成本較高，這可能會限制一些新興企業(yè)的使用。
• 缺乏人類情感和判斷力，在某些情況下可能會出現(xiàn)錯誤或不準確的結(jié)果。

雖然在使用 GPT 系列模型時需要注意其優(yōu)缺點，并根據(jù)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(shù)，在未來將會持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新，探索更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)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(guān)技術(shù)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~