使用RPA通过GPT大模型AI Agent自动执行业务流程任务企业级应用开发实战：3. GPT模型的基础知识

1.背景介绍

什么是GPT？GPT全称为“Generative Pre-trained Transformer”，它是一个基于transformer架构的预训练模型，它的目标是生成高质量文本。是由OpenAI自研的语言模型。

GPT模型背后的基本思想是用数据驱动的方式进行语言建模。所谓的数据驱动，就是对语料库进行训练，然后将这个语料库作为模型的输入，模型会根据语料库中的数据学习如何生成新的、类似于真实数据的文本。这样就能根据输入的条件生成不同类型的文本，例如对话机器人、聊天机器人、文章阅读理解等。

在最近的开源领域，越来越多的人开始研究如何利用GPT模型进行企业级应用开发。例如，在实体识别、信息抽取、数据分析、供应链管理、客户服务、知识问答、文档摘要、情感分析、翻译、内容推荐等方面都可以运用到GPT模型。而且由于GPT模型拥有足够强大的生成能力，可以通过微调或调整参数的方式进一步提升模型的性能。因此，越来越多的人开始将GPT模型用于实际的业务流程自动化场景。

本文将从以下几个方面进行深入探讨：

1. GPT模型的基本原理和原型。
2. GPT模型与深度学习的关系。
3. GPT模型的一些优点。
4. GPT模型的一些缺点。
5. 用GPT模型实现复杂业务流程自动化的方法。

   2.核心概念与联系

   1. transformer与GPT

   GPT模型就是一种基于transformer架构的预训练模型。transformer模型的主要特点是自回归(self-attention)机制，使得模型能够捕获全局信息并且并行处理输入序列。在这样的背景下，GPT采用了一种更为复杂的模型结构——“编码器-解码器”（encoder-decoder）框架。这种框架包括一个编码器模块用来获取输入序列的表示，