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 年 6 月,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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