详解GPT模型的前世今生

详解GPT模型的前世今生

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_52244070/article/details/137108836

省流版：

GPT模型是一种基于神经网络的自回归语言模型。该模型使用了一个称为“Transformer”的架构，从而有效避免了传统的循环神经网络产生的梯度消失问题。从第一代GPT到现在的GPT4，每一代都产生了不同的变化，其性能也越来越强大。

相关论文链接：

• GPT Improving Language Understanding by Generative Pre-Training. 2018. Paper
• GPT-2 Language Models are Unsupervised Multitask Learners. 2018. Paper
• GPT-3 "Language Models are Few-Shot Learners". NeurIPS 2020. Paper
• InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback, Arxiv 2022 Paper
• GPT-4 "GPT-4 Technical Report". 2023. Paper
• GPT影响 [2303.10130] GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models (arxiv.org)

GPT-1（GPT就是Generative Pre-Training）：

《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》是2018年由OpenAI的研究团队发布的一篇论文。它介绍了一种名为“生成式预训练”（Generative Pre-Training，简称GPT）的新型语言模型，该模型通过在大规模语料库上进行训练，能够学习自然语言的模式和规律，从而实现更好的语言理解。

GPT模型是一种基于神经网络的自回归语言模型。该模型使用了一个称为“Transformer”的架构，这是一种新型的序列到序列模型，能够在处理长序列数据时避免传统的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）中存在的梯度消失问题。Transformer架构中的关键组件包括多头注意力机制和残差连接等。GPT使用了Transformer的解码器部分。为了预训练GPT模型，研究团队使用了两个大规模的语料库：BooksCorpus和英文维基百科。

以下是GPT1的主要技术特点：

• 基于Transformer架构：GPT1采用了Transformer架构，其中包括多头自注意力机制和前向神经网络。这使得GPT1可以在处理自然语言时捕捉长距离依赖性，并且具有高效的并行性。

• 预训练技术：GPT-1使用了一种称为“生成式预训练”（Generative Pre-Training，GPT）的技术。预训练分为两个阶段：预训练和微调（fine-tuning）。在预训练阶段，GPT-1通过在大规模语料库上进行无监督学习，学习语言的通用表示。在微调阶段，模型通过在特定任务的标注数据上进行有监督学习，来适应特定的任务需求。这种预训练-微调的两阶段训练方式，使得GPT-1能够更好地泛化到各种自然语言处理任务中。