GPT-1
特点
- 架构：基于Transformer的解码器部分。
- 训练数据：使用了BookCorpus数据集，包含约7,000本电子书。
- 参数数量：约1.17亿个参数。
- 训练目标：以无监督方式进行语言建模，通过预测下一词来学习上下文关系。
创新点
- Transformer架构：首次应用于生成模型，展示了Transformer在自然语言生成任务中的潜力。
- 无监督预训练：证明了在大规模文本上进行无监督预训练的有效性。
GPT-2
特点
- 架构：扩大了GPT-1的规模。
- 训练数据：使用WebText数据集，包含约800万个网页。
- 参数数量：从1.17亿增加到15亿。
- 训练目标：依旧是无监督的语言建模，但模型规模和数据规模显著增加。
创新点
- 大规模预训练：展示了更大规模的模型在生成任务上的强大能力，生成的文本质量显著提升。
- 开放域生成：能够在多种任务中表现出色，如翻译、总结、问答等，展示了模型的广泛适用性。
GPT-3
特点
- 架构：进一步扩大模型规模。
- 训练数据：使用更大、更多样化的数据集，包括Common Crawl、WebText、Books等。
- 参数数量：从15亿增加到1750亿。
- 训练目标：继续采用无监督的语言建模，同时强调零样本、少样本学习能力。
创新点
- 极大规模模型：展示了模型规模对性能提升的巨大影响，尤其在少样本学习和零样本学习中的表现。
- 少样本学习：能够通过少量示例进行任务学习，减少了对大量标注数据的依赖。
GPT-4
特点
- 架构：在GPT-3的基础上进一步优化。
- 训练数据：使用更大规模和更多样化的数据集，进一步提升模型的泛化能力。
- 参数数量：虽然具体数字未公开，但预估显著增加。
- 训练目标：继续强化少样本学习和零样本学习，同时改进模型的推理和对话能力。
创新点
- 多模态能力：不仅支持文本，还可能支持图像、视频等多模态输入。
- 更高精度：通过优化训练过程和增加训练数据，提高模型在各类任务中的表现。
- 安全性和可靠性：进一步增强对有害内容的过滤和控制，提升模型的安全性和可靠性。
迭代总结
- 模型规模：每一代模型参数数量显著增加，提升了模型的生成能力和任务适应性。
- 训练数据：数据规模和多样性不断扩大，提升了模型的泛化能力。
- 训练目标：从单一的语言建模到多任务、多模态学习，提升了模型的灵活性和适用性。
- 技术创新：包括Transformer架构的应用、大规模预训练、少样本学习、多模态支持等，推动了模型性能的持续提升。
GPT系列模型的每次迭代都在前一代的基础上进行改进，通过增加模型参数、扩展训练数据集和优化训练方法，逐步提升模型的生成能力和任务表现。