GPT是基于Transformer（可以理解算法框架）的大语言模型（Large Language Model，简称LLM）。Transformer的架构及深层次原理暂时先放一放，后面对它接触多了，自然就理解了。
GPT的生成内容的原理：基于上下文预测并生成下一个词。
动图解析：
基于"The cat"这个上下文去预测下一个单词的概率，选择概率最大的"sat"单词
基于"The cat sat"上下文预测下一个单词的概率，选择"on"
基于"The cat sat on"预测，选择"the"
基于"The cat sat on the"预测，选择"mat"。
完成整句话的生成"The cat sat on the mat"
GPT预测文本生成的过程其实很复杂，它在底层基于了深度学习和自然语言处理技术。它首先通过大量文本数据进行预训练，学习语言的结构和模式。在预测时，GPT根据已给出的文本片段，使用它的内部模型（包括多层的Transformer结构）来生成最有可能的下一个单词或词序列。它利用上下文信息和前文中的词汇来预测接下来最可能出现的词汇，从而实现文本的连贯生成。这个过程反复进行，直到生成完整的文本。
觉得不错？可以点击右下角"写留言"与我互动。点我看小册专栏合集