深入探索：GPT与大型语言模型LLM解析_llm gpt

​GPT是什么

今年ChatGPT是大热门，相信大家已经不止一次听到过这个词了。有人去使用过ChatGPT，有人还没有。从网上的使用视频来看，ChatGPT就是一个可以和你对话的程序，除了日常对话之外，还能帮助你写文章，文案之类，这对于我们平时办公非常有帮助，可以节省很多时间。

ChatGPT推出仅仅两个月，注册人数就已经过亿。

其实在今年的ChatGPT之前，也有许多相似的模型，但是为啥就GPT那么火。因为它足够“智能”，对我们生活有帮助，才会那么火。

ChatGPT是基于GPT的一个特殊变种，GPT是一种通用的大型语言模型。

GPT的全称是Generative Pre-Trained Transformer（生成式预训练Transformer模型）是一种基于互联网的、可用数据来训练的、文本生成的深度学习模型。GPT与以往专注于一个具体任务的“小模型”不同，AI大模型更像人类的大脑。它兼具“大规模”和“预训练”两种属性，它是由 OpenAI 开发的，最新版本是 GPT-3（第三代生成式预训练变换器）。

GPT-3 是LLM（大型语言模型)，它的参数有1750 亿。

LLM 指的是 “Large Language Model”（大型语言模型），是对像 GPT-3 这样规模较大的语言模型的一种泛称。它是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等。

LLM是NLP （自然语言处理）的一个组成部分。它们是人工智能领域中的两个关键概念，都是为了让计算机理解人类语言。

LLM和NLP的不同

NLP 是 “Natural Language Processing”（自然语言处理）的缩写，是指研究如何使计算机能够理解、处理和生成自然语言的领域。它是计算机科学和人工智能的交叉学科，NLP 包括了一系列技术和方法，旨在使计算机能够理解文本、语音和对话，并能够执行与之相关的任务，如文本分类、机器翻译、情感分析等。其中最常见的应用是自然语言处理技术的应用于智能客服、智能对话机器人等。

LLM 是指语言模型，它是 NLP 中的一个组成部分，主要是预测自然语言文本中下一个词或字符的概率分布，可以看作是一种对语言规律的学习和抽象。它的应用场景包括自动文本补全、语音识别、机器翻译、文本生成等。目前，基于深度学习的语言模型有 GPT、BERT、ELMo 等。

它们的区别在于，LLM是一种特定类型的模型，它是通过深度学习训练得到的，具有大规模的参数和强大的语言生成能力。而 NLP 是一个更大的领域，包含了研究和应用各种技术和方法来处理和理解自然语言的任务。LLM 可以被视为 NLP 中的一个子领域，它在 NLP 的语言生成和文本处理方面起到了重要的作用。