人工智能100问☞第48问：GPT是怎么生成文本的？

目录

一、通俗解释

二、专业解释

三、权威参考

GPT生成文本的核心机制是通过Transformer架构的自回归模型，基于已输入内容逐词预测概率最高的后续词汇，循环迭代直至形成完整文本​​。

一、通俗解释

GPT生成文本就像​​玩文字接龙游戏​​，但拥有超强记忆力：

​​1、海量阅读​​：它先“啃完”整个互联网的书籍文章（预训练），像学霸记下所有词语搭配规律。

​​2、逐词接龙​​：当你输入提示（如“夏天午后…”），它根据前文预测​​最可能的下一个词​​（如“阳光”），再基于“阳光”预测下一个词（如“灿烂”），循环生成句子。

​​3、智能筛选​​：不是机械选最高频词，而是​​概率抽卡​​——像抽SSR卡牌，让常见词易抽中（如“太阳”），冷门词也有机会（如“蝉鸣”），避免重复枯燥。

​​4、终止判断​​：当生成“。”或达到字数上限，自动停止。

✅ ​​简单总结​​：GPT=记忆大师+文字接龙玩家+概率大师的组合体。

二、专业解释

1、底层架构：Transformer解码器

自注意力机制​​：每个词分析时，动态计算与其他词的关联权重（如“苹果”在“吃”附近指向水果，在“手机”附近指向品牌）

位置编码​​：通过数学向量标记词序（如“猫追老鼠”≠“老鼠追猫”）

层叠结构​​：12-96层神经网络逐层提炼语义，底层学语法，高层学逻辑。

2、训练机制：两阶段学习

3、生成算法：解码策略

（1）贪心搜索​​（Greedy Search）

直接选择概率最高的词 → 易陷入重复循环（如“好的好的…”）

（2）集束搜索​​（Beam Search）

保留Top-k候选路径（如k=5），避免局部最优

（3）​​随机采样​​（Temperature Sampling）

温度=0：确定输出（同贪心搜索）
温度=1：按原始概率采样
温度>1：增加多样性（如创意写作）

4、关键数学模型

​​语言模型目标函数​​：

L=−∑i=1N​logP(xi​∣x1​,…,xi−1​;θ)

最大化序列生成概率（即让预测更准）

​​困惑度评估​​：

Perplexity=exp(−N1​∑i=1N​logP(xi​∣x<i​))

值越低 → 模型预测越自信（如GPT-3困惑度≈20，人类≈10）。

三、权威参考

1、张建云（马克思主义学院教授）

Transformer的自注意力机制使模型能跟踪长文本中单词的语义关联，类似文字接龙：给定上文，模型预测语义相关性最高的下一个字。

2、桑熙（技术评论员）

ChatGPT通过‘根据上文猜下文’修正1750亿参数，直至从统计规律中找出最合适的语言内在模式，而非简单复制语料。

3、张秀宁（光明网特约评论员）

GPT本质是“无限猴子定理”的工程化实现：通过降低随机性（提高正确概率）和扩大语料库（增加学习内容），高效生成人类标准文本。