ChatGPT 的发展史

生成式预训练 Transformer (GPT) 已成为自然语言处理 (NLP) 领域的基石这些由 OpenAI 开发的模型彻底改变了机器理解和生成人类语言的方式从最初的开发到最新的进展GPT 模型一直在不断突破人工智能的界限

GPT 模型简史
GPT 的历史

本文探讨了GPT 模型的演变重点介绍了它们的主要特征进步以及它们对 AI 领域的影响

目录

  • 起源GPT-1(2018)
  • GPT-2 的进步(2019 年)
  • 游戏规则改变者GPT-3(2020)
  • 突破界限GPT-4 及未来
  • GPT 模型的当前趋势

起源GPT-1(2018)

Transformer 架构简介

GPT 模型的基础在于 Transformer 架构该架构由 Vaswani 等人在他们 2017 年的开创性论文《Attention is All You Need》中提出该架构旨在处理数据序列非常适合 NLP 任务Transformer 利用自注意力机制允许模型衡量句子中不同单词的重要性从而更好地理解上下文

GPT-1 的开发和发布

2018 Year 6 OpenAI 发布了GPT-1标志着 NLP 新时代的开始GPT-1 使用无监督学习在各种书籍和文章上进行训练GPT-1 拥有 1.17 亿个参数展示了大规模预训练和针对特定任务进行微调的潜力它是第一个使用两阶段流程的模型在大型数据集上进行预训练在较小的特定任务数据集上进行微调

主要特点和创新

GPT-1 引入了几项关键创新包括

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