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引言
自2017年Transformer架构问世以来，自然语言处理（NLP）领域经历了革命性突破。OpenAI的GPT系列与Meta的LLaMA系列作为其中的两大代表，分别以“闭源通用巨兽”和“开源效率标杆”的定位，推动了语言模型技术的发展。本文将从架构设计、核心技术、训练优化、应用场景等维度，深入解析两者的技术差异与创新逻辑，并探讨其对行业的影响。
一、GPT系列架构演进与核心技术
1.1 发展历程：从GPT-1到GPT-4
- GPT-1（2018）：基于Transformer解码器结构，1.1亿参数，首次验证预训练-微调框架的有效性。
- GPT-2（2019）：参数增至15亿，引入多任务学习能力，无需微调即可完成文本生成、翻译等任务。
- GPT-3（2020）：参数量达1750亿，实现零样本学习（Zero-shot），仅通过提示即可完成复杂任务。
- GPT-4（2023）：支持多模态输入（文本+图像），推理能力显著增强，引入安全对齐机制降低生成风险。
1.2 架构设计特点
- 密集Transformer解码器：仅使用解码器堆叠，通过因果掩码实现自回归生成。
- 绝对位置编码：早期版本采用固定位置编码，GPT-4引入旋转位置编码（RoPE）增强长序列处理能力。
- 规模扩展法则：遵循“参数越多性能越强”的暴力美学，GPT-4推测参数量达1.8万亿。
# 标准GPT解码器结构伪代码
class GPTDecoderBlock(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.attention = MultiHeadAttention()