1.2.2　GPT：魔法藏在名字里

要理解GPT的工作原理，我们可以从它的名字开始。GPT是“Generative Pre-training Transformer”的缩写，这三个词分别代表了它的三个关键特性。

“Generative”（生成式）意味着GPT是一个生成模型，它可以生成新的文本。这是通过学习大量的文本数据，然后模拟这些数据的分布来实现的。在生成新的文本时，GPT会根据已经生成的文本来预测下一个词，然后将这个词添加到已经生成的文本中，这个过程会一直重复，直到生成一个完整的文本。

“Pre-training”（预训练）是GPT的另一个关键特性。在预训练阶段，GPT会在大量的无标签文本数据上进行训练，学习语言的统计规律。这个过程类似于我们在阅读大量的书籍和文章时学习语言的过程。预训练的目的是让GPT学习到一个好的语言模型，这个模型可以用来生成流畅且富有创意的文本。

“Transformer”（转换器）是GPT的基础架构。Transformer是一种深度学习模型，它是基于自注意力机制的。自注意力机制可以让模型在处理一个词时，考虑到句子中的所有其他词。这使得Transformer非常适合处理自然语言，因为在自然语言中，一个词的含义往往取决于它的上下文。

以上就是GPT的基本原理。在接下来的章节中，我们将更深入地探讨这些概念。