概念定义
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是OpenAI开发的自回归语言模型系列，通过大规模无监督预训练和下游任务微调，展现出强大的文本生成和理解能力。详细解释
GPT系列模型采用Transformer解码器架构，通过自注意力机制在海量文本数据上进行预训练。从2018年的GPT-1到2025年的GPT-4.1，该系列不断突破规模和能力边界。 GPT-4o（2024年5月）引入了”omni”多模态能力，可同时处理文本、图像和音频。GPT-4o-mini（2024年7月）则专注于成本效益，以15美分/百万输入token的价格提供82%的MMLU得分。最新的GPT-4.1系列（2025年4月）将上下文窗口扩展到100万token，在编码任务上达到54.6%的SWE-bench得分，相比GPT-4o提升21.4个百分点。 模型采用因果语言建模目标，通过预测下一个token来学习语言模式。这种自监督学习方式使模型能够从未标注数据中学习丰富的语言表示，进而通过少量示例或指令就能完成各种下游任务。工作原理
GPT系列采用基于Transformer的自回归解码器架构，通过以下关键步骤实现文本生成：模型演进时间线
| 版本 | 发布时间 | 参数规模 | 关键特性 |
|---|---|---|---|
| GPT-1 | 2018 | 117M | 无监督预训练+有监督微调 |
| GPT-3 | 2020 | 175B | 少样本学习，涌现能力 |
| GPT-4 | 2023 | 1.76T | 多模态理解，复杂推理 |
| GPT-4o | 2024.5 | - | 原生多模态（文本+图像+音频） |
| GPT-4.1 | 2025.4 | - | 100万token上下文，编程增强 |
核心架构组件
Transformer解码器结构
- Token嵌入层：将输入文本转换为高维向量表示
- 位置编码：为序列中的每个位置添加位置信息
- 多头自注意力：实现上下文理解，采用因果掩码确保单向生成
- 前馈网络：进行特征变换和知识整合
- 输出层：预测下一个token的概率分布
训练过程
- 预训练阶段：在海量文本数据上进行无监督学习，学习语言模式
- 指令微调：使用人类标注的指令-响应对进行监督微调
- 人类反馈强化学习（RLHF）：通过奖励模型优化输出质量
关键特性演进
- GPT-4o：多模态处理（文本+图像+音频），成本效益优化
- GPT-4o-mini：15美分/百万token的经济型选择，82% MMLU得分
- GPT-4.1：百万级上下文窗口，SWE-bench编程得分54.6%（提升21.4%）
实际应用
- 对话系统：ChatGPT基于GPT系列，提供自然流畅的多轮对话
- 代码生成：GPT-4.1在SWE-bench达到54.6%，可生成完整应用
- 内容创作：文章撰写、创意写作、营销文案生成
- 多模态理解：GPT-4o支持图像分析、音频转录、跨模态推理
- 教育辅助：个性化学习助手、作业批改、知识问答
- API服务：通过OpenAI API为各类应用提供智能能力
相关概念
- Transformer架构 - GPT的基础架构
- 解码器（Decoder） - GPT采用的核心组件
- 少样本学习（Few-shot） - GPT的关键能力
- 自注意力机制 - 实现上下文理解的核心
- Claude系列 - 主要竞争对手
延伸阅读
- OpenAI GPT-4技术报告 - 官方技术文档
- GPT-4.1发布公告 - 最新模型介绍
- Attention Is All You Need - Transformer原始论文
- Language Models are Few-Shot Learners - GPT-3论文