大模型 GPT 到 GPT-3.5 知识点总结
介绍
OpenAI 的生成预训练变换模型 (Generative Pre-trained Transformer, GPT) 系列已经经历了多个迭代，最新版本是 GPT-3.5。每个版本都引入了改进和新特性，以增强模型的能力。
关键点
GPT-1
- 发布时间：2018年6月
- 架构：基于 Transformer
- 参数数量：1.17亿
- 训练数据：BooksCorpus（8亿字）
- 主要特性：
- 引入了在大规模文本语料库上进行预训练，并在特定任务上进行微调的概念。
- 证明了无监督学习在语言建模中的有效性。
GPT-2
- 发布时间：2019年2月
- 架构：基于 Transformer
- 参数数量：15亿
- 训练数据：40GB 网络文本
- 主要特性：
- 显著增加了模型参数数量，提高了模型的生成能力。
- 展示了在多种任务上无需专门微调也能表现出色的通用性。
GPT-3
- 发布时间：2020年6月
- 架构：基于 Transformer
- 参数数量：1750亿
- 训练数据：570GB 互联网文本
- 主要特性：
- 大幅增加了参数数量，提升了模型的理解和生成能力。
- 引入了少样本学习（Few-shot Learning），能在极少的示例下执行任务。
GPT-3.5
- 发布时间：2023年
- 架构：基于 Transformer
- 参数数量：未公开，但预计在 GPT-3 的基础上有显著增加
- 训练数据：更新至最新的互联网文本
- 主要特性：
- 进一步提升了生成文本的质量和一致性。
- 改进了上下文理解能力，使得模型在对话和复杂任务中的表现更佳。
- 增强了对多轮对话的追踪和回应能力。
结论
从 GPT-1 到 GPT-3.5，OpenAI 的 GPT 系列模型在参数规模、生成能力、理解能力等方面不断取得突破。每一代模型都在前一代的基础上进行改进，体现了深度学习在自然语言处理领域的强大潜力和应用前景。
