GPT是如何工作的应用场景有哪些
你可能听说过GPT这个词，它是一种人工智能技术，可以生成各种各样的文本，比如小说、诗歌、新闻、对话等。GPT的全称是GenerativePre-Training，意思是生成式的预训练。那么，它是如何工作的呢？它能做什么呢？本文将为你简单介绍一下GPT的原理和应用。
GPT的原理可以分为两个阶段：预训练和微调。
预训练阶段，GPT利用大量未标注的语料（比如网上的文章、书籍、社交媒体等）来训练一个语言模型。语言模型的作用是根据给定的上文，预测下一个词的概率分布。比如，给定“我想看陈赫演的爱”，语言模型可能会预测“情”字的概率较高，“乐”字的概率略低，“莲”字的概率也较低。这样，语言模型就可以学习到语言的规律和知识。
GPT使用了多层Transformer解码器作为语言模型的网络结构。Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，可以有效地处理序列数据。解码器是Transformer中负责生成输出序列的部分。GPT通过不断调整网络参数，使得语言模型在给定上文的情况下对于下一个词预测的准确率越来越高。
微调阶段，GPT对预训练好的语言模型进行微改，将其迁移到各种有监督的NLP任务，并对参数进行fine-tuning。有监督的NLP任务指的是需要标注数据（比如问题和答案、句子和情感等）来进行训练和评估的任务。fine-tuning指的是在保留预训练模型参数的基础上，根据特定任务的数据进行微小的调整。
GPT通过对输入做一些变换（inputtransformation），使得不同格式的输入都转化为一个或多个序列，保持预训练语言模型的输入形式不变。比如，句子分类任务，直接在句子首尾加上和符号，形成一个序列；阅读理解任务，则将原文+问题作为上文，再分别与N个候选答案拼接，形成N个序列。然后，在预训练模型之后接一个线性输出层，根据不同任务输出不同类型的结果（比如分类、回答等）。
GPT的应用
GPT是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它可以根据给定的文本数据生成自然流畅的文本内容。GPT的应用场景非常广泛，包括：
自动文本生成：GPT可以根据给定的主题、关键词、开头等条件，生成自动摘要、文本创作、对话生成、文本翻译、文本填空等内容。
语义理解：GPT可以理解文本中的语义信息，并进行分类和推断，可以应用于文本分类、命名实体识别、关系提取等应用场景。
自然语言处理工具：GPT可以作为自然语言处理的工具使用，可以应用于文本转换、摘要生成、关键词提取等应用场景。
数学和代码：GPT可以解决一些数学问题，如线性方程组、微积分等，也可以编写一些简单的代码，如Python、Java等。
现实应用场景：GPT可以作为AI生活助手、AI售后客服、办公场景助手、产品推荐、教学辅导等场景的智能对话系统，提供各种信息查询、建议、推荐等服务。
机械手臂7个主要应用场景
原标题：机械手臂7个主要应用场景场景是新技术应用中的重要一环，场景越多代表着应用的广泛性和未来的期望空间越大，而如果一款技术诞生没有实际的应用场景，即无法融入人们的日常生活和生产制造中，这对它的后续发展影响是致命的。
机械手臂的应用场景有哪些呢？它的应用特点十分明显，主要代替人工从事场景危险的工作或者是顶替密集型、重复性高的动作。如果工作场景符合上述两个特点，机械手臂都可以得到应用。
机械手臂应用场景多在制造业，有重工业属性，如金属加工、抛光打磨、装配、机床上下料、码垛/搬运、橡胶/塑料、分拣等。
金属加工
金属加工是对铜、铁、铝等原材料进行加工，成为物品、零件、组件。可代替人工完成锻造、轧制、拉制钢丝、冲击挤压、弯曲、剪切等多个工序。
抛光打磨
机器人带动末端的气动打磨机，自动更换不同粒度砂纸，对工件进行粗磨、精磨、抛光。机器人自动卸除更换不同粒度砂纸，两个工位，一个用于打磨，一个一个用于装卸工件，打磨抛光作业始终在水基环境中进行。
装配
机械手臂装配这里一般指的是汽车装配，在自动化产线中，汽车装配被分割成一道道程序，工程师设定了各项程序，和工人们相配合，满足车门、车前盖、轮胎等部件的安装。
展开全文机床上下料
机床上料，主要针对生产上料难问题，像纺织机床，料物本身体型大且重，人工操作势必要多人合作搬运，用机械手臂上下料，程序固定，动作固定，只需要上下料。
码垛/搬运
制造业或者快消行业由于供货量大，以及人力成本的极速上涨，为装箱流水线配备自动化码垛设备，能提高生产效率，降低生产成本。系统特点：系统安全、稳定，保证码垛速度，保证不损伤包装箱外观，保证精确位置稳固码垛。
橡胶/塑料
轮胎胎皮生产中，有许多下料工位，该工位劳动枯燥重复，而且具有一定的危险性。因此，希望能够设计计算机系统来代替人工来进行下料工作，以提高生产效率，一班工作制可以由机器人增加到两班到三班，从长期来看降低生产成本。
分拣
机器人在视觉引导下，对传送带上的工作进行跟随拣拾，然后分拣至不同的料盘，特点是，视觉系统进行定位补偿，在线跟随抓取。
机械手臂应用于生产制造中已经形成了某种潮流，这得益于几十年来的机器人技术的蓬勃发展，新技术应用融合的不断实现，自动化制造的全新定位，应用场景的不断开拓。技术是推动力，场景是效益与价值，只有产生价值技术才能循序渐进，产生长远影响。返回搜狐，查看更多
责任编辑：科技部首批支持建设十个人工智能示范应用场景
新华社北京8月15日电为加快推动人工智能应用，助力稳经济，培育新的经济增长点，科技部15日公布了《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》，启动支持建设新一代人工智能示范应用场景工作。
此次印发的通知强调，坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，充分发挥人工智能赋能经济社会发展的作用，围绕构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态，支持一批基础较好的人工智能应用场景，加强研发上下游配合与新技术集成，打造形成一批可复制、可推广的标杆型示范应用场景。首批支持建设十个示范应用场景。
这十个示范应用场景包括：智慧农场、智能港口、智能矿山、智能工厂、智慧家居、智能教育、自动驾驶、智能诊疗、智慧法院、智能供应链。
通知明确，科技部以国家科技计划项目成果为主要基础，以国家新一代人工智能创新发展试验区为主要依托，充分发挥国家新一代人工智能开放创新平台企业作用，遴选一批支持建设的示范应用场景。各地方科技厅（委、局）、试验区向科技部推荐拟支持建设的示范应用场景，科技部经审核评估后，确定是否支持，并对建设达标的场景进行宣传推广。