GPT模型是如何工作的？
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GPT模型是如何工作的？
生成预训练转化器（GPT）架构是一种神经网络模型，用于自然语言处理任务，如语言生成、语言翻译和文本完成。
该模型基于变换器架构，它是一种神经网络架构，很适合于处理文本等连续数据。变换器架构是谷歌研究人员在2017年发表的论文 "Attention Is All You Need "中介绍的。
变换器架构由一个编码器和一个解码器组成。编码器接收输入的文本，并将其转换为一个隐藏的表示，然后传递给解码器。解码器使用这个隐藏的表示法来生成输出文本。
变换器架构的关键特征之一是注意机制。注意力机制允许模型在生成输出文本时权衡输入文本的不同部分的重要性。这使得该模型能够关注输入文本中最相关的部分，并生成更连贯和流畅的输出。
GPT在大量的文本数据上进行预训练，这使得模型能够学习文本数据中的模式和关系，这使得它能够生成类似人类的文本。一旦模型经过预训练，它就可以针对特定的任务进行微调，如语言翻译或文本总结，通过对特定任务的较小数据集进行训练。
总的来说，GPT架构是一个强大的自然语言处理任务的模型，这要归功于它处理连续数据的能力，它的注意力机制，以及它在海量文本数据上进行预训练的事实。预训练使模型能够学习文本数据中的模式和关系，这使它能够生成类似人类的文本并执行广泛的自然语言处理任务。
2023年1月17日GPT模型##Copilot X powered by GPT-4
GitHub Copilot X正在发展新的功能：它现在包括聊天和语音界面。在与OpenAI的合作中，GitHub创造了世界上第一个使用Codex模型（GPT-3的后代）的生成性人工智能开发工具。从现在开始，它支持拉动请求并回答文档问题，通过采用GPT-4，它使开发者[...]个性化。
## GPT-4.5发布日期
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