GPT系列演进：从GPT-1到ChatGPT的里程碑式突破

本文主要梳理了GPT系列模型的发展历程，自2018年GPT-1的诞生，到2022年ChatGPT的突破性成功。OpenAI自始至终坚持解码器（Decoder-only）技术路线，每一年都有新的迭代，如GPT-2的无监督训练和GPT-3的few-shot学习。GPT-3.5和GPT-3的微调版本，如ChatGPT和InstructGPT，重点在于实现模型与人类预期的对齐，通过强化学习（RLHF）引入人类反馈，提升了模型的性能。 GPT-1作为首个生成式预训练模型，使用Transformer架构，仅包含解码器部分。它通过两个阶段训练：预训练阶段利用BooksCorpus数据集进行大规模无监督学习，微调阶段则针对具体任务进行定制。GPT-1在常识推理、问题回答和文本蕴涵等任务中表现出色，相比竞品有显著优势。 GPT-2进一步提升通用性，采用zero-shot学习方式，无需针对特定任务进行额外训练，通过大量数据和模型参数提高模型的泛化能力。GPT-3在此基础上引入了few-shot学习，参数量增加到1750亿，极大地增强了模型的表现力。 2022年11月，OpenAI推出的ChatGPT是基于InstructGPT的交互式模型，引入了人类反馈的强化学习，使得模型在理解和执行指令方面有了显著进步。短短五天内，该模型就吸引了超过100万用户，标志着大语言模型LLM的里程碑式胜利，预示着AI产业将迎来加速发展的新阶段。 总结来说，本文详细分析了从GPT-1到ChatGPT的迭代升级，展示了OpenAI在大语言模型领域的技术创新和市场影响力，并指出未来围绕LLM的深化技术应用和市场拓展将对整个AI产业产生深远影响。