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概述

发布时间线：

• Transformer 2017 年 6 月

• GPT1：2018 年 6 月

• Bert: 2018 年 10 月

• GPT2：2019 年 2 月

• GPT3：2020 年 5 月

bert 适合较小数据集、GPT 必须要超大规模数据集才能有效。

GPT-4 未有论文。

GPT-1（2018 年 6 月）

• GPT1 参数量：大概 1 亿参数

  • 12 层 decoder（维度 768，12 个注意力头）

• 训练集：7000 本书籍（8 亿个单词）

GPT-2（2019 年 2 月）

• 名称：《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》【语言模型是无监督的多任务学习者】

• 时间：2019 年 2 月

• 作者：OpenAI 6 人（负责人是 ilya）

• 代码：https://github.com/openai/gpt-2（没有提供训练代码，也没有最大号预训练模型）

• 一段话总结 GPT-2：用的 transformer 解码器结构（48 层 decoder），15 亿参数，模型输入是文本，输出也是文本。训练数据源自 reddit 上被点赞的 4500 万个网站链接，各种筛选后获得 800 万文本，大概 40GB 文本数据量。预训练模型能够实现 zero-shot，即无需微调直接能在各种领域使用。在众多 zero-shot 领域达到 SOTA，并且这种架构的精度天花板还远未触及，只要继续去提高参数量和数据量。

GPT-3（2020 年 5 月）

模型结构跟 GPT-2 几乎完全一致，调整的部分是：采用稀疏注意力（只有临近 token 进行注意力计算）。

GPT-3 最大特点：

1. 显著提高了在零样本学习和少样本学习上的表现，它能够通过简单的提示（prompts）来执行各种任务，无需额外的训练。

GPT-3 在几十种类型任务中的平均表现（其中很多领域，few shot 能力超过其他 SOTA 模型的微调）