什麼是 GPT？
GPT（Generative Pre-trained Transformer 生成式預先訓練轉換器）是一系列基於轉換程式架構的神經網路模型，能夠生成類似人類的文字與其他內容（如影像、音樂），並以對話方式回答問題，成為 ChatGPT 等生成式 AI 應用程式的核心技術。

1. G – Generative (生成式)
   這個字母代表該 AI 模型主要用於生成新的資料。與過去常見的辨識型 AI（例如手機的人臉辨識解鎖）相比，生成式 AI 技術更具挑戰性，因為它需要根據學到的模式生成文字、圖片等全新的內容。

2. P – Pre-trained (預訓練)
   這表示該 AI 模型在使用之前，已經通過大量資料進行過預先訓練。最初的訓練階段是無監督式訓練，意即模型透過網路上的大量資料學習而不需特別的數據標注。隨後，再經過人類介入的微調 (fine-tuning)，使得模型能生成更符合人類偏好的回應。

3. T – Transformer
   Transformer 是由 Google 在 2017 年提出的一種深度學習模型，它利用注意力 (attention) 機制來捕捉資料中的關聯性和特徵。GPT 模型正是在 Transformer 架構的基礎上進一步發展而成，使其能在自然語言生成任務中表現出色。

為什麼 GPT 很重要？
GPT 模型展示了人工智慧研究的重大突破，代表著機器學習廣泛採用的轉捩點。它能自動化並提升多項任務效率，例如語言翻譯、文件摘要、部落格撰寫、程式設計、視覺設計、動畫製作及詩歌創作，大幅縮短創作時間，並推動向人工通用智慧邁進的研究。

GPT 的使用案例與應用
GPT 模型應用廣泛，能夠建立社交媒體內容、行銷文案、影片指令碼；將文字轉換成不同風格（例如將法律文件轉為簡單說明）；撰寫、解釋與學習各種程式碼；協助資料分析、生成圖表及綜合報告；製作教育資源如測驗與教學資料；並構建具備自然對話能力的互動語音助理。此外，它也被應用於虛擬實境中打造與玩家自然對話的虛擬角色，以及為服務台提供以自然語言查詢的產品知識庫搜尋體驗。

GPT 如何運作？
GPT 模型基於轉換程式神經網路架構，利用自我專注機制處理整個輸入內容。首先，編碼器將輸入文字轉換成內嵌項目，為每個字詞分配權重及位置編碼，確保語意正確；接著，解碼器根據這些向量預測並生成最符合提示的回應，實現流暢且相關的輸出。