什么是 GPT — 含义和自己动手使用的方法
不是，而是经过、能的 。本页说明人们说 GPT 时指的是什么，以及你可以怎样自己使用它。
GPT 是模型，不是程序
GPT 的核心是得到的大量数字（），以及用这些数字进行计算的方法（结构）。所以它自己不能运行，需要另一个来载入这些数字并完成计算。
拿音乐来比方：是 MP3 文件，运行它的程序是音乐播放器， 则是整个音乐应用。
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Generative — 生成式
它不是去找出保存好的文字，而是一个一个地生成新的。
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Pre-trained — 预先训练过的
在使用之前，它已经用大量文字练习过猜下一个词元。
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Transformer
2017 年发表的设计，会把输入的所有词元互相比较。
人们说 GPT 时指的是什么
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设计
决定计算顺序的 结构。它最接近“”。
- 用音乐来比方
- MP3 格式的规则
- 人们会这样说
- “用 GPT 结构做的小模型”
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训练好的模型
按这个设计训练后得到的一大组数字。一般说 GPT，指的就是它。
- 用音乐来比方
- MP3 文件
- 人们会这样说
- “GPT-2 是公开的”
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运行它的程序
载入模型并进行计算的。它和模型不是一回事，但人们常常把两者说成一个。
- 用音乐来比方
- 音乐播放器
- 人们会这样说
- “我在自己的电脑上运行 GPT”
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像 ChatGPT 这样的软件
在模型上加了聊天界面和账号等功能的产品。日常说话时，GPT 常常指的就是它。
- 用音乐来比方
- 整个音乐应用
- 人们会这样说
- “我去问了 GPT”
GPT 和 LLM 有什么不同？
- （大语言模型）
- 用 Transformer 做的 LLM
- 系列
- 用 Transformer 做的 LLM
LLM 是对所有用大量文字训练出的大型的统称，GPT 是其中一个系列的名字。就像“汽车”和某一款车型名称的关系。LLM 和 GPT 一样，也是由一组数字和计算结构组成的模型。
GPT 是 LLM。
并非所有 LLM 都是 GPT。、 和 是 LLM，但不叫 GPT。
Claude Opus 和 DeepSeek 也算 GPT 吗？
从名字上看不是 GPT，从构建方式上看与 GPT 属于同一类。日常说法里，说“它们不是 GPT”才对。
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产品或模型名称
不是
GPT 通常是 模型系列（GPT-4、gpt-oss 等）的名字。Claude 是 的模型， 是 DeepSeek 公司的模型。
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LLM（大语言模型）
是
都是用大量文字训练、的模型。三者都属于这一类。
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G、P、T 三个字母的含义
大体符合
它们生成新的文字（Generative），事先经过训练（Pre-trained），并使用 Transformer 结构（Transformer）。
拿汽车来比方：LLM 是“汽车”，GPT、Claude 和 DeepSeek 是不同公司的车型名称。原理相似，也不会用某个车型的名字来称呼别家公司的车。
不确定的部分
- DeepSeek：有论文和公开的权重，可以自己确认它使用 Transformer 结构。 详细了解 DeepSeek
- Claude Opus：Anthropic 没有详细公开其结构。它被广泛认为属于 Transformer 一类，但无法像 DeepSeek 那样通过公开资料确认细节。
它是用在开发中，还是用来生成词元？
GPT 与其说是开发用的工具，不如说是开发的成果；做好之后，用它来生成词元。
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训练 通过练习猜下一个词元来调整数字
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GPT 模型 训练的成果
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用做好的模型生成词元
你也可以通过 调用现成的 GPT，来做翻译器或。这时 GPT 就成了开发中用的一个部件。
生成词元的四个步骤
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把文字分成词元
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计算下一个词元的
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选出一个词元
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接到文字后面
从第 2 步起重复，直到结束
运行这四个步骤的程序就是运行器。模型里的数字主要用于第 2 步的计算。
常听到的名字
- 运行 GGUF 文件中模型的运行器
- 把下载和运行模型合成一条命令的工具
- 不是运行器，而是保存模型的文件格式
- 运行 ONNX 文件的运行器
- ChatGPT 和 API
- 模型在 OpenAI 的服务器上运行，而不是在你的电脑上
自己使用 GPT 的四种方法
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使用 ChatGPT
打开网站或应用，直接开始对话。不需要写。
- 需要的东西
- 网页或应用
- 适合的场合
- 第一次试用、日常生活和工作
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用 API 从自己的程序中调用
你的程序通过互联网发送问题，并收到答案。
- 需要的东西
- ，以及按使用的词元数付费
- 适合的场合
- 放进自己的服务或应用时
最短的第一个请求 curl https://api.openai.com/v1/responses \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \ -d '{ "model": "gpt-6-astra", "input": "Hello!" }' -
在自己的电脑上运行
下载并运行权重公开的模型，例如 gpt-oss（）。最简单的工具是 。
- 需要的东西
- 以 gpt-oss:20b 为例：下载 14GB，至少 16GB
- 适合的场合
- 想把数据留在自己机器上时
安装 Ollama 之后，在终端中输入 ollama run gpt-oss:20b -
自己训练一个小型 GPT
用代码做一个小型 GPT，并用文字训练它。这是学习原理的方法；小模型的表现不会像 ChatGPT 那样好。
- 需要的东西
- 浏览器（），或 和
- 适合的场合
- 想学习 GPT 的工作原理时
先用 ChatGPT 试试；想放进自己的程序时用 API；想了解原理，就自己训练一个小型 GPT。
GPT 一路走来
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GPT-1 — 证明了预先训练过的 Transformer 对理解文字有帮助。
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— 最大的模型有 1,500,000,000 个。它分阶段公开，并在当年 11 月发布了全部权重。
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GPT-3 — 有 175,000,000,000 个参数。它的论文展示了只看少量示例就能完成新任务。
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ChatGPT — 基于 GPT-3.5 的聊天服务发布，GPT 这个名字广为人知。
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GPT-4 — 除了文字，也能接收图片作为输入。
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gpt-oss — 以 Apache 2.0 发布了任何人都能下载的权重模型。
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OpenAI API 文档推荐的模型：
gpt-6-astragpt-6.1-solgpt-6-luna
注意事项
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磁盘里的 gpt 是另一个词
parted 等命令里的 gpt 是 GUID Partition Table，一种磁盘的分区方式，与这个模型无关。
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答案可能是错的
它按概率把词元连起来，所以会写出听起来对、其实是错的文字。重要的内容请对照原始资料确认。
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API 密钥是机密
不要把它写进要推送到代码仓库的代码里，也不要放进网页。像示例那样放在环境变量里。
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模型名称经常变
本页的模型名称截至 2026-10-31。使用前请查看官方的模型列表。
来源
本页是对下列资料的通俗概述，已于 2026-10-31 核对。如有不同，请以原始资料为准。
- OpenAI API Docs — Models(在新标签页中打开)
- OpenAI API Docs — Quickstart(在新标签页中打开)
- OpenAI — Improving language understanding with unsupervised learning (GPT-1)(在新标签页中打开)
- OpenAI — Better language models and their implications (GPT-2)(在新标签页中打开)
- OpenAI — GPT-2: 1.5B release(在新标签页中打开)
- Language Models are Few-Shot Learners (GPT-3, arXiv)(在新标签页中打开)
- OpenAI — Introducing ChatGPT(在新标签页中打开)
- OpenAI — GPT-4(在新标签页中打开)
- OpenAI — Introducing gpt-oss(在新标签页中打开)
- DeepSeek-V3 Technical Report (arXiv)(在新标签页中打开)
- Ollama — gpt-oss(在新标签页中打开)
- Attention Is All You Need (Transformer, arXiv)(在新标签页中打开)