什麼是 Google 發佈商廣告代碼 (GPT)？

GPT 模型就像由人工神經元組成的複雜網路，以層層結構深入處理資訊，就像人類大腦一樣。該架構稱為「Transformer」，是 Google 研究人員在 2017 年發明並開放原始碼的類神經網路設計。Transformer 可讓模型同時分析整個句子，而非依序分析，因此無論詞彙之間的距離有多遠，都能掌握詞彙之間的關係。

這項能力源自「自注意」機制，可讓模型根據其他字詞，評估每個字詞的重要性，模擬人類如何專注於句子中的不同部分來判斷語境。  

訓練這個模型時，我們會提供大量文字資料 (書籍、文章、程式碼、線上對話)，讓模型接觸到人類語言的範圍和細微差異。透過反覆接觸和「反向傳播」這個從預測錯誤中學習的過程，模型會修正內部語言表示方式，進而精通理解和生成猶如真人撰寫的文字。

GPT 模型可用於各種用途，以下列舉幾個例子：

GPT 模型可協助您製作高品質內容，用於網站、網誌、社群媒體等平台。對於需要定期製作有趣且具資訊性的內容的企業和個人來說，這項工具非常實用。

舉例來說，您可以根據提供給模型的特定提示和資訊，使用 GPT 模型草擬自訂社群媒體貼文或撰寫產品說明。這樣一來，就能騰出時間處理其他工作。

這些模型可用於支援聊天機器人和虛擬助理，以提供客戶服務、回答問題和解決問題。這有助於企業提升顧客滿意度並降低支援成本。

想像一下，無論白天或深夜，都能立即取得客戶服務支援，不必等待接聽或在複雜的電話選單中點選。這就是 AI 輔助客戶服務的潛力。

除了客戶服務外，聊天機器人也能為更廣大的目標對象回答問題，甚至進行閒聊。隨著 GPT 技術持續發展，預計未來將出現更精密的人性化聊天機器人。

GPT 技術有可能會全面革新開發人員的工作方式。這項技術可用於協助電腦的程式碼生成功能，對於想自動執行工作或加快開發程序的開發人員來說，是一項實用的工具。

這能讓開發人員有更多時間專心處理更複雜且需要發揮創意的工作。想像一下，未來即使是程式設計經驗不多的人，也能透過 AI 輔助的程式碼生成工具，將想法化為現實。

GPT 能根據每位學生的需求提供個人化學習體驗，進而改變教育方式。它能提供量身打造的意見回饋、練習題、互動式模組、學習計畫、虛擬導師和語言支援。這項 AI 技術整合功能可為所有學生打造多元包容、互動性高且有效的學習環境。

GPT 的價值在於能透過語言縮短人類與機器之間的差距。這項技術能精準理解並生成擬真的文字，為溝通、自動化和創意表達開創全新可能。

此外，GPT 能適應各種領域和工作，是可能翻轉多種行業的變革性技術。

訓練 GPT 模型的過程中需要大量運算資源，包括提供大量文字資料，並採用自我監督式學習方法。模型不會依賴明確標記的資料，而是透過識別資料本身的模式和關聯性來學習。

訓練程序通常包含下列步驟：

1. 資料準備：第一步是收集及準備大量的文字和程式碼資料集。這個資料集經過精心整理，盡可能涵蓋多元且具代表性的內容，包括各種主題、寫作風格和語言。
2. 斷詞：將文字資料分割成較小的單位，稱為「詞元」。這些詞元可以是單字本身、單字的一部分，甚至是字元，端視特定 GPT 模型和所需的精細程度而定。
3. 模型初始化：GPT 模型會使用隨機參數進行初始化。模型會在訓練過程中從資料中學習，並調整這些參數。
4. 自我監督式學習：接著，模型會接收經過代碼化的文字資料，並負責預測序列中的下一個詞元。舉例來說，如果輸入「The cat sat on the」這個句子，模型可能會預測「mat」。
5. 反向傳播和最佳化：模型會將預測結果與訓練資料中的實際下一個詞元進行比較，並根據差異計算「損失」值。損失代表模型預測結果與真實情況的差距。然後，模型會使用反向傳播調整內部參數，盡量降低損失。這個包含預測、損失計算和參數調整的疊代過程會持續進行許多個訓練週期，模型會逐漸提升準確預測序列中下一個詞元的能力。

訓練資料集的大小、GPT 模型的複雜度和可用的運算資源，都是決定訓練所需時間和資源的關鍵因素。訓練大型 GPT 模型可能需要花費大量時間，且需要專門的硬體，並會耗費大量能源。