1. 什么是生成式人工智能
人类语言系统蕴含着复杂而微妙的规律，但这些规律以往极难被发现。这是因为在人类语言里，单词和词组的排列组合数量庞大，并且缺乏明显的规律可循。自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的关键分支，致力于让机器理解、生成和响应人类语言，然而在过去很长一段时间里，其发展面临诸多困境，进展缓慢。
自然语言处理发展受限主要有以下几方面原因：一是数据不足，尽管我们拥有海量的文本数据，但标注数据集的数量却相对有限，而标注数据集需要耗费大量的人力和时间，这成为了NLP发展的一大瓶颈；二是模型的复杂性，NLP模型通常结构复杂，需要大量的计算资源和时间进行训练和优化，例如GPT - 3模型拥有1750万参数，训练时需要大量的GPU计算资源；三是任务的多样性，NLP任务丰富多样，如文本分类、情感分析、机器翻译、问答等，每个任务都需要特定的模型结构和训练方法，针对特定任务进行模型设计和优化需要大量的时间和经验；四是语义理解的复杂性，人类语言中的语义丰富且模糊，同一个词在不同的上下文中可能有不同的含义，要让机器理解这些语义是一项艰巨的任务；五是缺乏标准化和开放性，NLP领域缺乏统一的标准和规范，不同的库和框架之间互操作性和兼容性较差，这使得在不同框架之间迁移模型和代码变得困难，同时也缺乏统一的评估标准，难以比较不同方法的性能；六是技术瓶颈，虽然深度学习在NLP领域取得了显著进展，但目前仍然面临着如何提高模型的泛化能力、如何处理长距离依赖关系、如何生成高质量的文本等挑战。
以机器翻译为例，我们使用各种翻译工具将英语翻译成汉语时，往往会得到比较生涩、不准确的结果，很多时候是逐个单词进行翻译，无法准确传达原文的语义和语境，这充分体现了自然语言处理在过去面临的困境。
然而，2017年是自然语言处理领域具有里程碑意义的一年。来自Google的八位工程师在论文《Attention Is All You Need》中提出了一种名为Transformer的模型，这一模型的出现彻底改变了自然语言处理的格局。Transformer模型的核心思想是“自注意力机制”（Self - Attention Mechanism），也被称为“自我注意力”或“注意力”。这种机制允许模型在处理一个词或短语时，同时考虑到与它相关的其他词或短语的信息，能够在输入序列中寻找全局信息并自适应地调整每个位置的表示。具体来说，自注意力机制通过三个步骤来计算每个位置的注意力权重：首先计算当前位置与序列中其他所有位置的相关性得分，通常使用点积、缩放点积等方式；接着利用相关性得分计算注意力权重，采用Softmax函数将相关性得分归一化为概率分布；最后根据注意力权重对序列中各个位置的表示进行加权求和，得到当前位置的输出表示。这种机制使得模型能够更好地理解语言的上下文，从而更准确地进行翻译或生成文本。
Transformer模型具有诸多显著优势。与传统的序列到序列（Seq2Seq）模型通常使用的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）相比，RNN通过逐步处理序列中的每个元素来捕捉序列中的依赖关系，但由于其顺序性，难以并行化，且在处理长序列时容易出现梯度消失或梯度爆炸问题；CNN通过卷积操作并行处理序列中的多个位置，但其计算复杂度仍然与序列长度相关，且需要多层卷积才能捕捉长距离依赖关系。而Transformer模型通过利用自注意力机制而非传统的递归网络，允许模型不考虑输入或输出序列中依赖关系的距离，克服了传统递归模型的局限性，从而实现了更高的效率和更好的性能，这对于需要处理大量数据和复杂模式识别的任务尤其重要，如自然语言处理中的文本生成、机器翻译等。
在Transformer模型提出之后，模型逐渐具备了预测下一个词的能力。在训练过程中，需要大量的人工干预来保障“预测”效果更好。人工干预主要体现在以下几个方面：一是数据清洗和预处理，通过对原始数据进行清洗和预处理，可以去除噪声、处理缺失值，以及将数据转换为适合模型训练的格式。例如，对于文本数据，可以进行分词、去除停用词、词干提取等操作，以减少数据的维度和噪声；二是特征工程，通过选择和提取合适的特征，可以提高模型的性能；三是标注和纠错，对数据进行标注可以为模型提供监督信息，同时对模型的输出进行纠错可以帮助模型更好地学习；四是主动学习和半监督学习的应用，通过主动选择有价值的数据进行标注和利用未标注的数据进行学习，可以提高模型的效率和性能。
OpenAI等公司基于Transformer模型，收集了大量的文本数据来训练这个模型。当训练到一定程度时，这个被称为生成式预训练转换器（Generative Pre - trained Transformer，简称GPT）的模型出现了显著的变化。其回答质量大幅提升，能够给出非常接近真人的回复，甚至具备推理复杂问题的能力，这种现象被称为“思维涌现”。
2018年，OpenAI推出了首款GPT模型，名为GPT - 1。此后，GPT系列不断发展，最新的GPT模型是GPT - 4，于2023年初发布。2024年5月，OpenAI宣布推出多语言和多模态GPT - 4o1，能够实时处理音频、视觉和文本输入。GPT模型以Transformer架构为基础，具有强大的文本生成能力和语言理解能力。它通过大量文本数据的预先训练，学习到了语言的模式和规律，能够生成流畅、合理、多样性的文本。其核心组件包括多头自注意力机制（Multi - head Self - Attention）和位置编码（Position Encoding），自注意力机制使得模型能够理解序列中不同位置的信息，提高生成能力；位置编码则解决了长文本输出的问题，为模型提供上下文信息。
2022年11月30日，OpenAI给普通用户提供了一个聊天（chat）界面，让普通用户也可以体验到GPT的能力，这就是ChatGPT的诞生。ChatGPT一经推出便迅速风靡全球，在发布仅一周的时间内就已拥有超100万用户，在推出仅两个月后的2023年1月末，其月活用户已经突破1亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。它不仅擅长分析型或机械式的认知计算，还擅长创造或生成全新的、有意义甚至具备美感的内容，比如写诗、设计产品、制作游戏与编写程序代码等。ChatGPT的出现标志着人工智能技术发展进入新的时代，将深度影响整个经济社会的未来变革。它推动了内容生成、知识创造、信息分发与获取等系列模式的颠覆性变革，并以极其简单的自然语言交互方式解决了用户的诸多痛点需求，进一步打开了AI商业模式落地与知识服务产业数智化转型的新空间和想象力。