目前我们使用的OpenAI的ChatGPT是一种基于GPT-3.5或GPT-4的聊天机器人，能够实现人与机器之间的自然语言交互。那么GPT是什么呢？
GPT是一种语言模型，它是由OpenAI实验室于2018年推出的基于Transformer架构的预训练语言模型，通过处理大量的非标记语料来进行训练。GPT采用了单向的、基于自回归的方式来预测生成下一个单词的概率，也就是说，当输入前面的句子时，GPT可以预测下一个最有可能出现的单词是什么。换句话说：GPT这种自然语言处理模型，使用多层变换器(Transformer)来预测下一个字/词/句的概率分布，通过训练在大型文本语料库上学习到的语言模式来生成自然语言文本。如图所示：

GPT模型的主要组成部分是一个由多个层级堆叠而成的Transformer编码器，与其他基于Transformer的模型一样，它将输入序列转换为隐藏表示，再将其用于下游任务，如文本分类、命名实体识别等。每个GPT模型都有多个不同的版本，这些版本使用不同数量的层、不同数量的参数来进行训练。
再细致地说一下Transformer。Transformer是一种基于自注意力机制(self-attention)的深度学习模型架构，最初由瓦斯瓦尼(Vaswani)等人在2017年提出。它使得自然语言处理等领域实现了重大突破，被广泛应用于机器翻译、文本分类、文本生成等任务。
Transformer的核心思想是通过自注意力机制来捕捉输入序列中的上下文关系，避免传统循环神经网络中的顺序计算，从而加速模型的训练和推理过程。它由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两个主要部分组成，每个部分由多个层(Layer)堆叠而成。
预训练模型(Pretrained Model)是指在大规模无监督数据上进行预训练的神经网络模型。预训练模型的目标是学习到数据的统计特征和潜在表示，从而能够更好地理解和处理真实任务中的数据。预训练模型通常采用自编码器、生成对抗网络等方法进行训练，其中Transformer模型被广泛用于预训练模型的构建。
将预训练模型训练完成后，可以通过微调(Fine-tuning)的方式将其应用于特定的下游任务。预训练模型通过学习大规模数据，具有较强的表达能力和泛化能力，能够有效提升模型在各种自然语言处理任务上的性能。