GPT 全名為何？從 GPT-1 到最新 GPT 的完整演進

您可能使用 ChatGPT 有一段時間了，或許會突然好奇：「GPT 究竟代表什麼意思？」

在本文中，我將會逐步解析 GPT 的組成，說明其運作原理，並展示它如何驅動 ChatGPT 以及我每天使用的其他人工智慧工具。最終，您將能深入了解 GPT 背後所蘊含的技術，正是這些技術讓對話、寫作與問題解決成為可能。

GPT 代表什麼？

GPT 代表 Generative Pre-trained Transformer (生成式預訓練模型)，每個詞彙都點出其運作原理。一旦理解生成式 (Generative)、預訓練 (Pre-trained) 及轉換器 (Transformer) 這三大概念，就能掌握 GPT 的精髓。

1. 生成式 (Generative)：GPT 中的 “G”

“G” 代表 生成式 (Generative)，意指 GPT 不只是重述既有資訊，而是在每次輸入時創造出嶄新的文本。

假設你向 GPT 提出以下要求：

“寫一篇關於機器人學習繪畫的短篇故事。”

GPT 並非從網路搜尋故事，而是根據訓練過程中學習到的機率，逐字生成內容。例如，它可能以「很久很久以前」開頭，接著預測下一個適合的詞彙「有」，然後是「一個」，以此類推，逐步建構出一個全新的故事。

這之所以可行，是因為 GPT 理解語言的運作方式，而不僅僅是詞彙的意義。它能掌握模式、語氣、句子結構以及概念之間的關聯。簡而言之，「生成式」代表它能產出連貫、具備上下文意識且富含創意的文本，如同人類的創作一般。

2. 預訓練 (Pre-trained)：微調前的學習階段

在 GPT 與你互動之前，它會經歷一個龐大的學習階段，稱為 預訓練 (Pre-training)。在此階段，它會讀取大量來自書籍、文章、網站及其他來源的文本。

其目標為何？ 預測句子中的下一個詞彙。

此階段採用神經網路 (Neural Networks)，這是一種模仿人類大腦處理資訊方式的電腦系統。 網路學習預測句子中的下一個詞彙，這個看似簡單的任務，經過數十億次的重複，能讓它學會文法、事實、邏輯，甚至掌握風格。

舉例來說，如果它看到這個句子：

“The cat sat on the ___.”

它會嘗試預測缺少的詞彙，很可能是「mat (墊子)」。

如果預測錯誤，它會調整內部的「連結」。

隨著時間推移，GPT 會處理數十億個類似的範例，學習文法、事實、推理模式，甚至像幽默或語氣等細微差別。

因此，「預訓練」表示 GPT 在針對特定用途（如聊天、摘要或編碼）進行微調之前，就已對語言和知識具備廣泛且通用的理解。

3. 轉換器 (Transformers) 與注意力機制 (Attention)：GPT 背後的「大腦」

現在，“T”—— 轉換器 (Transformer)——才是真正產生奇蹟之處。 這指的是模型的架構或結構。 這也是 GPT 能夠理解複雜句子並追蹤長時間對話的原因。

傳統的 AI 模型過去一次讀取一個詞彙的文本，導致難以記住句子中較早出現的部分。 轉換器透過使用稱為注意力機制 (Attention Mechanisms) 的系統來改變這個情況。

以下是注意力機制運作方式的簡單說明：

假設 GPT 正在讀取句子——

“The cat sat on the mat because it was warm.”

當 GPT 看到詞彙「it」時，注意力機制會協助它回頭找出「it」指的是哪個較早的詞彙。 在這種情況下，它正確地將「it」連結到「the mat (墊子)」，而非「the cat (貓)」。

這種專注於上下文的能力讓 GPT 能夠理解詞彙之間的關聯，即使橫跨很長的段落。

另一個關鍵概念是：上下文嵌入 (Contextual Embeddings)。

GPT 將每個詞彙表示為一組數字 (稱為嵌入)，這些數字不僅捕捉詞彙的意義，還捕捉其上下文。

例如:

• 在「river bank (河岸)」中，詞彙「bank」獲得一個與水和地理相關的嵌入。

• 在「money bank (銀行)」中，嵌入轉向金融和經濟。

這就是 GPT 了解你的意圖，而不僅僅是你說出的話的方式。

4. 微調 (Fine-tuning)：從智慧模型到實用助手

經過預訓練後，GPT 非常了解語言，但它還不了解如何進行友善、安全且有用的對話。 這就是 微調 (Fine-tuning) 的用武之地。

微調教導 GPT 如何遵循指示和恰當表現。

開發人員透過提供模型特殊的訓練數據來達成此目的，這些數據包含實用且安全的回應範例。 之後，人工審閱者會檢查和評估輸出，以使模型的答案更準確，並符合使用者的期望。

這個過程說明了為何 ChatGPT 給人健談、有禮貌且資訊豐富的感覺，它是 GPT 的一個版本，經過仔細調整，能像一個負責任的數位助理般回應，而不僅僅是隨機的文本產生器。

總而言之，GPT 是一個 Generative Pre-trained Transformer (生成式預訓練模型)，它能學習語言模式、透過注意力機制理解上下文，並產生感覺自然且智慧的文本。 這不是魔法，而是數學、數據和智慧設計的層層堆疊，共同使機器聽起來更像人類。

AI 和 GPT 之間有什麼區別？

很容易混淆「AI」和「GPT」，但它們並非同一件事。

• AI (Artificial Intelligence，人工智慧) 是一個廣泛的領域，涵蓋從自動駕駛汽車到面部辨識再到語音助理的所有事物。

• GPT 是一種特定類型的 AI，專為理解和產生人類語言而設計。

你可以將 AI 視為整個工具箱，而 GPT 是其中最先進的工具之一，專門用於對話、寫作和語言理解。

GPT 的發展歷程

OpenAI 率先將生成式預訓練 (GP) 應用於轉換器架構，此舉徹底改變了人工智慧領域。 

在此之前，大多數 AI 模型都針對特定用途進行訓練，例如翻譯語言或分析情感。 OpenAI 的創新之處在於，讓模型首先學習語言的通用結構，透過海量文本資料進行預訓練，然後將其應用於各種不同的任務。

如今，GPT 經過多年的發展，已成為全球最具影響力的人工智慧系統之一。

現有多少個 GPT 模型？

截至目前，OpenAI 已開發出 五個主要版本 的 GPT 模型，每個版本都比前一代更大、更聰明且功能更強大。 讓我們一起回顧這些模型的演進過程。

GPT-1：初試啼聲 (2018)

故事始於 2018 年 6 月 11 日，當時 OpenAI 的研究人員發表了論文「透過生成式預訓練提升語言理解能力」。 這篇論文介紹了首個生成式預訓練轉換器模型 GPT-1。

GPT-1 使用包含超過 7,000 部未出版小說的 BookCorpus 資料集進行訓練，使用了約 1.17 億個參數。 它採用一種半監督式訓練方法：模型首先學習通用的語言模式（預訓練），然後再針對較小且已標記的資料集進行微調，以執行特定任務。

這項突破性的進展證明了 AI 無需大量人工標記資料也能學習語言，而這在當時是一大瓶頸。 GPT-1 證實，擴展通用型語言學習模型的能力，可以超越從頭開始訓練的專用模型。

GPT-2：規模化的力量 (2019)

在 GPT-1 成功發布後，OpenAI 於 2019 年 2 月 14 日 推出了 GPT-2。 本質上，GPT-2 是 GPT-1 的強化版本，它擁有 15 億個參數（增加了十倍），並使用包含 800 萬個網頁的大型資料集 WebText 進行訓練。

GPT-2 首次能夠生成聽起來極為逼真的人類文章或故事。 事實上，GPT-2 的寫作能力非常出色，但也潛藏著風險，因此 OpenAI 最初並未完全釋出此模型，擔心它可能被用於散播不實資訊或垃圾訊息。 在 2019 年 11 月全面發布之前，他們逐步釋出了較小型的版本。

GPT-2 清楚地表明，擴大模型和資料集的規模，可以直接且顯著地提升語言的流暢性和連貫性，而這也成為後續每個版本的發展模式。

GPT-3：顯著的躍升 (2020)

接著，GPT-3 在 2020 年 5 月 28 日 問世，徹底顛覆了整個領域。 GPT-3 擁有 1750 億個參數，比 GPT-2 大了 100 多倍，並使用更廣泛的資料集進行訓練，包括書籍、維基百科和網際網路上的大量內容。

GPT-3 最引人注目的特點是其 少量樣本學習 能力，這表示它只需在提示中看到幾個範例，就能執行新的任務，而無需重新訓練。 您可以向它展示幾行詩句或一小段程式碼，它就能夠以相同的風格繼續創作下去。

不久之後，OpenAI 採用一種稱為 從人類回饋中強化學習 (RLHF) 的方法，對 GPT-3 進行了微調。 在這個過程中，人類審閱者會對模型的回應進行評分，藉此教導模型判斷「好的」答案是什麼。 最終的成果便是 InstructGPT，這是一個能夠更準確且安全地遵循指示的模型。

這個訓練理念也成為 ChatGPT 的基石。 ChatGPT 於 2022 年 11 月 推出後，迅速成為人工智慧發展史上最受歡迎的應用程式之一。

GPT-4：多模態智慧 (2023)

到了 2023 年 3 月，OpenAI 發布了 GPT-4，這在推理能力和安全性方面都是一次重大的升級。 GPT-4 可以處理 文字和圖像，使其成為 多模態模型，但它仍然以文字形式回應。 它可以更好地處理複雜的提示，減少事實錯誤，並且能夠理解早期模型無法掌握的細微差異。

GPT-4 也成為 ChatGPT Plus 背後的引擎，並推動了眾多實際應用，從 Microsoft Copilot 到 GitHub Copilot、Khan Academy 的家教、Snapchat 的「My AI」，甚至是 Duolingo 的對話練習 工具。

GPT-5：最新一代 (2025)

OpenAI 於 2025 年 8 月 7 日 推出了 GPT-5，這是迄今為止最先進的模型。 它新增了一個 動態路由器系統，可以根據任務的複雜程度，自動決定何時使用速度較快且輕量化的模型，或是速度較慢但更注重推理的模型。

GPT-5 也擴展了其多模態能力，可以處理 文字、圖像和音訊，並在 多步驟推理 方面展現了初步的進展，使其能夠分階段規劃和解決問題。 例如，它可以將一個數學問題分解為多個邏輯步驟，或是在撰寫分析報告之前先總結影片的內容。

簡而言之，GPT-5 不僅僅是「更大」。 它在思考方式上更加智慧，能夠在速度、準確性和情境理解之間取得平衡。

GPT 以外的基礎模型

雖然 OpenAI 的 GPT 系列最廣為人知，但它並非 基礎模型 的唯一範例。 基礎模型是一種在龐大且多樣化的資料上進行訓練的大型 AI 系統，可作為許多任務的基礎。
其他主要的基礎模型包括：

• Google 的 PaLM — 一種與 GPT-3 相當的模型，已應用於 Bard 和 Gemini 等產品。

• Meta 的 LLaMA — 一種開放研究模型，旨在鼓勵學術界和社群的發展。

• Together 的 GPT-JT — 一種受 GPT 系列啟發，且功能強大的開放原始碼模型。

• leutherAI 的 GPT-J 和 GPT-NeoX – 受 GPT 啟發的開放原始碼模型，旨在使研究人員能夠存取大型語言模型。

這些模型與 GPT 具有相同的核心概念：一個單一、大型且經過預先訓練的模型，可以為從聊天機器人到圖像產生器等各種應用提供支援。 GPT 只是恰好使這個概念廣為人知的模型。

誰擁有 GPT？

GPT 模型由 OpenAI 擁有及開發，這家研究公司於 2018 年率先推出此技術。OpenAI 負責管理所有版本的 GPT，並透過其 API 授權使用，同時為廣受歡迎的 ChatGPT 應用程式提供技術支援。

然而，「GPT」不僅僅是一個技術名詞，它也是與 OpenAI 相關的 品牌名稱。2023 年，OpenAI 宣布「GPT」應被視為其組織的專屬品牌，如同「iPhone」之於 Apple。
這表示透過 API 使用 OpenAI 模型的開發者，不能隨意將自己的產品命名為「Something-GPT」。OpenAI 已更新其 品牌及使用政策，以避免官方 OpenAI 產品與第三方工具之間產生混淆。

為了進一步強調這一點，OpenAI 甚至已在多個國家申請 將「GPT」註冊為商標：

• 在美國，相關申請仍在審查中，主要爭議點在於「GPT」是否過於通用，而不具備商標註冊資格。

• 在歐盟和瑞士，OpenAI 已於 2023 年成功將「GPT」註冊為商標，但這些註冊目前正受到挑戰。

同時，OpenAI 允許 ChatGPT Plus 用戶創建 自訂 GPT，也就是根據獨特指令或資料所打造的 ChatGPT 個人化版本。即使使用者可以為這些自訂 GPT 命名並分享，它們仍然屬於 OpenAI 系統的一部分。

總而言之：

• OpenAI 擁有及開發 GPT。

• Microsoft 是重要的合作夥伴，不僅透過 Azure 提供基礎架構，更將 GPT 整合至 Microsoft Copilot 和 Bing 等產品中。

• 其他公司或許可以建立類似 GPT 的系統，但根據 OpenAI 的規範，它們不得將其產品命名為「GPT」。

ChatGPT 和 GPT

既然您已經了解 ChatGPT 中 GPT 的含義，接著讓我們看看它與 ChatGPT 的關聯。

為什麼稱為 ChatGPT？

這個名稱相當直接：“Chat” 強調其目的在於進行互動式對話，而 “GPT” 則是指驅動它的 AI 模型。總的來說，ChatGPT 是一個基於 GPT 技術的對話式 AI。

GPT 與 ChatGPT 的關係

可以這樣理解：GPT 是大腦，而 ChatGPT 是使用者介面。

• GPT 是一個在海量文字資料上訓練而成的大型語言模型。它能理解語言、邏輯和上下文，並能生成文字、總結內容、回答問題以及執行其他語言相關任務。

• ChatGPT 是 GPT 的一個微調版本，專為對話情境進行了優化。它利用強化學習和人類回饋來改善回應，維持對話的上下文連貫性，並確保安全且合宜的回應。

不同的 ChatGPT 版本基於不同的 GPT 模型運行 — 免費用戶可能使用 GPT-3.5，而付費用戶則可使用 GPT-4 或 GPT-5 — 這會影響回應的深度、準確性及推理能力。

簡單來說，GPT 提供了智慧核心，而 ChatGPT 則將這種智慧轉化為直觀、靈敏且實用的日常對話體驗。 

GPT如何在現實生活中應用

GPT不僅僅是研究領域的好奇事物，它正驅動各行各業的實際應用，使任務處理更快速、更智慧且更具互動性。 本質上，GPT是一個文字生成引擎：它可以創建內容、總結資訊、回答問題、翻譯語言、產生程式碼，甚至能針對複雜問題提供逐步的邏輯推理。

舉例來說，許多應用程式整合GPT以提升使用者體驗：

• 聊天機器人與虛擬助理，像是ChatGPT、Microsoft Copilot和客戶支援機器人，運用GPT進行更自然的對話並提供引導。

• 內容創建工具利用GPT來撰寫文章、行銷文案、社群媒體貼文或創意寫作。

• 教育和輔導平台採用GPT來解釋概念、產生練習題，或即時提供學習者回饋。

• 軟體開發工具，例如GitHub Copilot，使用GPT來建議程式碼、完成函式和偵錯程式。

• 商業智慧與研究應用程式使用GPT來總結報告、分析數據，並從大量文字中產生洞見。

簡而言之，GPT扮演著多功能的AI助手，能夠生成文字、解決問題，並支援涉及理解或產生語言的任務。 其高度的靈活性使其成為橫跨科技、商業、教育和創意產業中無數實際應用的基石。

什麼是 LLM 以及它與 GPT 的關係

LLM (大型語言模型) 是一種人工智慧，透過學習大量的文本資料，來理解並生成人類語言。 它可以回答問題、總結文章、翻譯語言或創作內容——所有這些都是基於上下文，預測接下來應該出現的字詞。

GPT 是一種特定類型的 LLM。它採用轉換器架構和生成式預訓練，以產生高品質且能理解上下文的文本。

ChatGPT 是基於 GPT 所建立的，這也表示它是一種 LLM。 它是針對對話進行微調的 GPT 版本，因此更擅長於遵循指示、保持對話的上下文，並在聊天中自然地回應。

簡單來說：

• LLM = 能理解並生成語言的通用 AI 類型。

• GPT = 由 OpenAI 所開發的特定 LLM。

• ChatGPT = 基於 GPT 所建立的對話產品。

因此，GPT 是 LLM 的一個例子，而 ChatGPT 則是基於這個特定 LLM 所建立的產品。

結論

總而言之，以上就是關於 GPT 的意義。我們說明了 GPT 的運作原理、它如何驅動 ChatGPT，以及它在大型語言模型 (LLM) 領域中的定位。 

現在您瞭解 GPT 是對話式 AI 的核心，而 ChatGPT 則是您使用的親切介面。無論是寫作、程式設計或回答問題，這項技術的目標都是讓語言相關任務更輕鬆、更直觀，讓您體驗 AI 如何在日常生活中為您提供協助。