GPT、LLM和Token的介绍与应用概述

该思维导图介绍了GPT、LLM和Token的基本概念。GPT（生成预训练变换器）由OpenAI开发，具备强大的自然语言处理能力，广泛应用于对话、文本生成和翻译等领域。LLM（大型语言模型）基于深度学习，特征是大量参数和强大的语言处理能力，应用于文本生成、问答和机器翻译。Token是文本分割的基本单元，包括单词、标点符号、数字和字符，用于将输入文本转化为数字向量形式。

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# GPT、LLM和Token的介绍与应用概述
- GPT
  - 全称：Generative Pretrained Transformer
  - 开发者：OpenAI
  - 特点
    - 强大的语言理解和生成能力
    - 处理和生成自然语言文本
  - 应用领域
    - 对话
      - 智能客服
      - 社交机器人
    - 文本生成
      - 自动写作
      - 创意写作
    - 翻译
      - 语言翻译
      - 文本翻译
  - 版本
    - GPT-3.5
    - GPT-4
      - 增强的理解
      - 改进的生成能力
- LLM
  - 全称：Large Language Model
  - 定义
    - 基于深度学习的人工智能模型
  - 特征
    - 海量参数
      - 参数数量
      - 训练数据量
    - 强大的语言处理能力
      - 多语言支持
      - 上下文理解
  - 训练方式
    - 大规模文本数据
      - 数据来源
      - 预处理
    - 无监督或有监督的训练
      - 自监督学习
      - 迁移学习
  - 应用任务
    - 文本生成
      - 文章撰写
      - 故事生成
    - 问答系统
      - 信息检索
      - 用户咨询
    - 机器翻译
      - 语言转换
      - 语义理解
- Token
  - 定义
    - 文本分割的基本单元
  - 类型
    - 单词
    - 标点符号
    - 数字
    - 字符
  - 处理方式
    - 输入为Token而非原始文本字符串
      - Token化过程
      - 模型接收模式
    - 转化为数字向量形式
      - 向量化方法
      - 嵌入表示

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