什么是GPT（生成式预训练变换模型）？

GPT，即生成式预训练变换模型（Generative Pre-trained Transformer），是由OpenAI开发的一系列大型语言模型。这些模型建立在Transformer架构之上，使其能够处理海量文本数据并学习复杂的模式、语法和知识。GPT的核心功能是生成类似人类的文本，使其成为执行各种自然语言处理任务的强大工具。通过预测序列中的下一个词，GPT模型可以撰写文章、生成代码、回答问题并进行连贯的对话。

主要特点

• 自然语言生成： 为从创意写作到技术文档的各种应用生成连贯且与上下文相关的文本。
• 代码生成： 能够用多种编程语言编写代码片段、函数甚至整个应用程序。
• 少样本和零样本学习： 仅需少量甚至无需示例，即可执行未经专门训练的任务。
• 多模态能力： 像GPT-4这样的高级版本可以理解和处理包括文本和图像在内的输入。
• API可访问性： 通过文档完善的API轻松集成到应用程序中，使开发人员无需自己托管模型即可利用其强大功能。

应用场景

• 对话式AI： 为像ChatGPT这样的高级聊天机器人和虚拟助手提供动力，处理客户支持、用户互动和信息检索。
• 内容创作： 自动生成文章、博客文章、营销文案、电子邮件和社交媒体更新。
• 开发者工具： 通过GitHub Copilot等工具提高开发人员的生产力，用于代码补全、调试和文档编写。
• 文本摘要： 将长篇文章、研究论文和文件浓缩成简洁的摘要。

入门指南

使用OpenAI的Python库可以轻松开始使用GPT API。首先，安装该库： ```bash pip install openai

然后，使用您的API密钥发出请求。这是一个使用聊天补全端点的“Hello, world!”示例： ```python from openai import OpenAI

建议将API密钥设置为环境变量

client = OpenAI(api_key=”YOUR_OPENAI_API_KEY”)

response = client.chat.completions.create( model=”gpt-4”, messages=[ {“role”: “system”, “content”: “You are a helpful assistant.”}, {“role”: “user”, “content”: “Hello, world!”} ] )

print(response.choices[0].message.content)

定价

GPT模型通过OpenAI API以即用即付的方式提供。定价通常按每1000个token计算（一个token约等于4个英文字符）。不同模型的输入（提示）和输出（完成）token有不同的价格点。OpenAI在其官方网站上提供了详细的定价页面。

GPT的演进

GPT家族多年来发展显著，每个版本都在能力上实现了巨大飞跃。GPT-1是最初的概念验证。GPT-2展示了令人印象深刻的文本生成能力，但由于担心被滥用而谨慎发布。GPT-3在规模和性能上实现了巨大飞跃，向广大受众普及了大型语言模型。GPT-4及后续模型进一步提高了推理能力、准确性并引入了多模态能力，巩固了GPT作为AI领域基础技术的地位。