1.2.6　强大的通用智能

通过对GPT技术原理的深入探讨。我们知道GPT的核心是基于“Transformer”架构，这种方法将单词的含义转化为词与词之间的关系。更具体地说，它通过向量计算，将语言规律转化为数学概率问题，使机器能理解和处理人类语言。

GPT还采用了“预训练”方法，这种学习方式类似于人类学习母语的过程。它让模型通过大量文本数据自我学习和总结语言规律，而非先教授语法规则。这种方法让模型更好地理解语言的复杂性和多样性。

最后，GPT构建了“生成式”模型。这种模型根据自我总结的语言规律，采用“自回归模型”算法进行接龙。在生成每个词的过程中，模型会考虑到前面的所有词，然后通过概率计算预测下一个词。这就像玩一个单字接龙的游戏，每个新词都基于前面所有的词生成。

通过Transformer架构、预训练方法和生成式模型，GPT实现了对人类语言的深度理解和高效生成，展现出强大的语言处理能力。在此基础上它会进一步涌现出更强大的通用智能，为营销实战应用提供强大赋能。