OpenAI GPT 1

OpenAI GPT 1

用 OpenAI 发布的第一个 transformer 语言模型续写你开头的英文文本，参数量 120M。适合研究早期语言模型或学习 transformers 库的人。

由 openai-community 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：OpenAI GPT 1，也叫 GPT-1，是 OpenAI 第一个基于 transformer 设计的语言模型。它按单一方向读取文本，在大量文本上做过预训练。模型有 120M 参数，使用英文。

适合谁：如果你想找一个小巧、年代较早、许可宽松的语言模型来研究或测试，它适合你。Hugging Face 的记录列出了别人做的 13 个微调版本。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
教育 | 学生和老师 | 研究早期 transformer 语言模型如何写文本 | 为一句话生成五段续写并对比
研究 | 语言研究者 | 把它当作语言建模任务的基线 | 与模型卡列为相关模型的 GPT2 系列做对比
软件 | 开发者 | 在小模型上测试文本生成代码，F32 约 479 MB | 运行一次文本生成流程，检查环境是否正常
机器学习 | 微调者 | 从一个小的基础模型开始微调 | Hugging Face 上列出的 13 个微调版本之一

如果你需要符合事实的输出，可以跳过它，因为模型卡说它的训练并不以真实性为目标。

用在哪里：

• 用 Python 和 transformers 库，搭配 PyTorch 或 TensorFlow
• transformers 的文本生成流程
• 你自己的电脑，在装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux 上

Use case | Who | What they get back
续写开头的句子 | 开发者 | 你所写文本的多段续写
读取隐藏状态 | 机器学习学生 | 一句话的最后隐藏状态
语言建模实验 | 研究人员 | 一个可供对比的小型基线模型

如何设置：

• Python 和 pip
• transformers 库，加上 PyTorch 或 TensorFlow，因为模型卡里的代码要用到它们
• F32 权重约需 479 MB 磁盘空间

1. 安装 Hugging Face hub 包。
2. 把模型文件下载到你的电脑。
3. 针对模型名 openai-gpt 运行模型卡里的 Python 代码。

pip install -U huggingface_hub
hf download openai-community/openai-gpt

如何使用：模型卡说你可以直接通过文本生成流程使用这个模型。它先设置一个种子，因为生成带有一定随机性，而你希望结果可以重复。

>>> from transformers import pipeline, set_seed
>>> generator = pipeline('text-generation', model='openai-gpt')
>>> set_seed(42)
>>> generator("Hello, I'm a language model,", max_length=30, num_return_sequences=5)

如果要拿隐藏状态，模型卡还给出了 PyTorch 和 TensorFlow 的代码，加载分词器和模型后读取最后的隐藏状态。

Tool | What it does
pipeline('text-generation', model='openai-gpt') | 用这个模型建立文本生成器
set_seed(42) | 固定随机性，让一次运行可以重复
OpenAIGPTTokenizer | 把你的文本转成模型读取的 token
OpenAIGPTModel | 在 PyTorch 中返回隐藏状态
TFOpenAIGPTModel | 在 TensorFlow 中返回隐藏状态

示例：你给流程一句开头 “Hello, I'm a language model,”，要求生成五段续写，长度上限 30。它会返回五段各不相同、像小说的短文本，每一段都以你的开头起笔。

新手与专家：它会续写你开头的句子。它又小又老，文字容易跑偏，不能当作事实。第一次尝试时，下载文件，然后用你自己的开头句运行那几行流程代码。

在底层，它是一个因果 transformer，所以每个词都根据它前面的词来预测。模型论文在推理、问答、相似度和分类任务上测试过它。模型卡把 GPT2 系列列为相关模型，示例设置了种子，让随机采样每次得到相同的文本。

输入你的开头句
分词器把它转成 token
模型预测接下来的 token
流程对续写进行采样
返回续写文本

注意事项：模型卡带有内容警告，因为模型写出的文字可能让人不适或冒犯，也可能重复刻板印象。

Title: 权重大小，单位 MB
F32: 479 MB
4-bit 估算: 60 MB

• License: MIT
• Cost to run: 没有提到 API 密钥或付费服务，模型在你自己的电脑上运行
• Data it reaches: 从 Hugging Face 下载模型文件，并处理你给它的文本
• Not for: 生成关于人物或事件的事实内容，模型卡称这超出了它的能力范围

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text generation
• 框架：transformers
• 参数量：120M
• Weights: about 479 MB in F32; about 60 MB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：45,439
• 点赞：325
• 许可证：mit
• 语言：en
• Fine-tunes: 13
• 标签：transformers, pytorch, rust, safetensors, openai-gpt, text-generation

链接

• 模型：https://huggingface.co/openai-community/openai-gpt
• 文件：https://huggingface.co/openai-community/openai-gpt/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download openai-community/openai-gpt

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。