原创 | GPT模型的前世今生

GPT模型概述

GPT模型（Generative Pre-trained Transformer）是由OpenAI团队开发的自然语言处理模型，利用Transformer架构和无监督学习对大规模文本进行学习，通过微调适应不同任务。GPT模型的多个版本不断优化，如GPT-2提高文本生成流畅度，GPT-3以其巨大模型规模处理复杂任务，及GPT-4的多模态能力。GPT模型的发展不断推动自然语言处理技术前进。

GPT 模型架构

基于Transformer的decoder结构，GPT模型包含注意力机制和残差连接，提高了长序列处理效率和模型稳定性。模型通过编码器和解码器的组合，优化语言模式学习，生成高质量文本。GPT架构利用Transformer模型优点，实现高效自然语言处理。

GPT 模型的种类

从GPT-1的基础版本到GPT-5的预期多模态能力，GPT模型系列不断扩展和改进。各种版本提升了性能和适应性，如GPT-3的大规模参数和GPT-4的图像处理能力。这些进步为自然语言处理任务提供了强大支持。

作者简介

李媛媛，武汉大学信息管理学院毕业，现任之江实验室全栈研发工程师，隶属于数据派研究部。

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文章来源：

数据派THU

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