GPT-1(2018-小牛行研(hangyan.co)-AI驱动的行业研究数据服务

GPT-1(2018

研究报告节选:

2. 产业化路径显现,全球AI竞赛再加速2.8 参数量爆发式增长的ChatGPTØ GPT模型的训练需要超大的训练语料,超多的模型参数以及超强的计算资源。2018年,OpenAI发布了生成式预训练语言模型GPT,可用于生成文章、代码、机器翻译、问答等各类内容。GPT的参数量1.17亿,预训练数据量约5GB;2019年2月份发布的GPT-2的参数量15亿,预训练数据量40GB;2020年5月发布的GPU-3的参数量高达1,750亿,预训练数据量高达45TB。
最后更新: 2023-03-26

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图表内容


GPT-1(2018
GPT-2(2019)
GPT-3(2020
ChatGPT (2022)
量12个注意
GPT-3做了以下优化
架构,并做以下优化
GPT-3有96层,每
ChatGPT使用来自
层有96个注意头
人黄反馈的强化学
习进行训练
大小从GPT-2的
通过近满策略优化
每个子块的输入
1600增加到12888
并在最终的自注意
上下文窗口大小从
块后增加一层归
GPT-2的1024增加
法带来了成本效益
4GPT.3的2048
N是残差层的数量
768扩展到1600.