prompt工程师的由来及GPT是怎么思考的

**Prompt工程师的由来**

在人工智能领域，特别是在自然语言处理方面，Prompt工程师是一个相对较新的概念。然而，其实 Prompt工程师的思想早已存在于计算机科学界。

在20世纪60年代，计算机科学家们开始研究如何让计算机理解人类语言。这一领域的先驱，如Alan Turing和Noam Chomsky，他们提出了许多关于语言理解的理论模型和算法。然而，这些模型往往过于复杂，不易实现。

直到20世纪80年代，人工智能领域出现了一个新兴的研究方向——符号处理（Symbolic Processing）。这一领域关注的是如何使用计算机程序来模拟人类思维过程。在符号处理中，计算机不仅仅是执行算法，还需要能够理解和生成自然语言。

在1990年代初期，IBM的Deep Blue系统成功地击败了国际象棋世界冠军Garry Kasparov。这一事件标志着人工智能领域的一个重要里程碑。然而，这也引发了一系列关于机器学习和深度学习的讨论。

**GPT是怎么思考的**

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型。它能够理解自然语言，并生成相应的文本。

在GPT中，Transformer架构使用自注意力机制来处理输入序列。这使得GPT能够同时考虑整个输入序列，而不是像传统RNN那样逐步处理。

GPT的预训练过程涉及到一个大型语言模型，这个模型通过最大似然估计来学习语言分布。这个过程中，GPT会生成大量的文本，并根据这些文本来调整其参数。

在使用GPT进行推理时，我们可以将其视为一个黑盒子。我们输入一个Prompt（问题或任务），然后GPT会输出相应的答案或结果。

然而，这并不意味着GPT是完全随机的。在GPT中，Transformer架构能够捕捉到语言模式和结构。这使得GPT能够生成相对有意义的文本。

**代码示例**

下面是一个简单的GPT模型：

import torchimport torch.nn as nnclass GPT(nn.Module):
 def __init__(self, vocab_size, hidden_dim, num_heads):
 super(GPT, self).__init__()
 self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, hidden_dim)
 self.transformer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=hidden_dim, nhead=num_heads, dim_feedforward=hidden_dim, dropout=0.1)

 def forward(self, x):
 x = self.embedding(x)
 x = self.transformer(x)
 return x