什么是GPT？

GPT核心知识

本文用于快速梳理GPT核心知识点，语言简洁、重点突出，方便后续查阅和分享，核心围绕GPT的定义、全称拆解、模型本质展开。

一、GPT基础定义

GPT 是当下主流大语言模型的核心命名标识，由OpenAI推出（代表模型：GPT-3、GPT-4、GPT-4o等），本质是「基于特定架构、经过海量语料预训练的生成式大语言模型」，也是目前应用最广泛的生成式AI基础模型之一。

二、GPT英文全称及核心拆解

GPT 英文全称：Generative Pre-trained Transformer，中文译作「生成式预训练变换器」，三个核心单词对应模型的三大核心特征，拆解后更易理解：

• Generative（生成式）：模型的核心能力，可基于用户输入，自主生成连贯、符合语言逻辑的文本（后续拓展至多模态内容，如图文结合），区别于传统“检索匹配”类AI，具备主动创作能力。

• Pre-trained（预训练）：模型的训练模式，先在海量无标注的通用语料（书籍、文章、网页等）中完成大规模预训练，提前习得人类语言规律、基础知识点和通用推理能力，后续可通过小样本微调，适配具体使用场景（如文案创作、代码生成）。

• Transformer（变换器）：模型的底层核心架构，2017年由谷歌提出，以「自注意力机制」为核心优势，能高效捕捉文本中的长距离语义关联，解决了传统AI模型训练效率低、无法处理长文本的痛点，也是GPT、BERT等主流大模型的共同基础。

三、核心总结（重点记）

GPT 本质 = 「Transformer架构」+「海量语料预训练」+「生成式能力」，其核心价值在于：无需复杂训练，就能快速适配各类语言相关任务，是目前生成式AI的核心基础，也是我们日常使用的AI对话、文案生成等工具的核心支撑。