GPT-1

1.6 从 GPT-1 到 GPT-3.5：一路的风云变幻

从GPT-1到GPT-3.5：一路的风云变幻人工智能的进步一直是科技领域的一个重要话题，而在自然语言处理（NLP）领域，GPT（GenerativePre-trainedTransformer）系列模型的发布
少林码僧·2025-03-08 23:03

自然语言处理（NLP）领域大语言模型学习目录大全

GPT系列GPT-1（GenerativePre-trainedTransformer1）模型GPT-1（GenerativePre-trainedTransformer1）是OpenAI在2018年6
彬彬侠·2025-03-08 13:45

2024年大模型发展回顾与展望（上）

2018年，OpenAI发布了GPT-1，这款模型的参数量虽然只有1.17亿，但为后续的大模型奠定了基础。随着技术的进步，2019年OpenAI发布了GPT
Alsey_·2025-01-31 05:19

如何评价GPT-4o?

GPT-4o：开启全新理解与生成语言的篇章在近年来的AI发展中，GPT模型赫然矗立，在自然语言处理任务中刷新了人们的认知，一路从GPT-1演进到如今的GPT-4o。
109702008·2025-01-16 21:11

GPT 模型简史：从 GPT-1 到 GPT-4

文章目录GPT-1GPT-2GPT-3从GPT-3到InstructGPTGPT-3.5、Codex和ChatGPTGPT-4GPT-1    2018年年中，就在Transformer架构诞生⼀年后，OpenAI发表了⼀篇题为“ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training”的论文，作者是AlecRadford等⼈。这篇论文介绍了GP
三月七꧁ ꧂·2024-09-03 19:04

【论文笔记】Training language models to follow instructions with human feedback B部分

TraininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedbackB部分回顾一下第一代GPT-1：设计思路是“海量无标记文本进行无监督预训练+少量有标签文本有监督微调
Ctrl+Alt+L·2024-09-02 01:12

Python深度学习：构建下一代智能系统

为了帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术，本文讲解注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer
2401_83402415·2024-08-28 10:04

GPT-1, GPT-2, GPT-3, GPT-3.5, GPT-4论文内容解读

目录1ChatGPT概述1.1whatischatGPT1.2HowdoesChatGPTwork1.3TheapplicationsofChatGPT1.3ThelimitationsofChatGPT2算法原理2.1GPT-12.1.1Unsupervisedpre-training2.1.2Supervisedfine-tuning2.1.3语料2.1.4分析2.2GPT-22.3GPT-3
BGoodHabit·2024-02-06 06:36

GPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模

详情点击链接：GPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模第一：GPT4入门基础1、ChatGPT概述（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变）2、
慢腾腾的小蜗牛·2024-01-28 05:54

大语言模型系列-BERT

文章目录前言一、BERT的网络结构和流程1.网络结构2.输入3.输出4.预训练MaskedLanguageModelNextSentencePredictionloss二、BERT创新点总结前言前文提到的GPT
学海一叶·2024-01-25 07:58

大语言模型系列-T5

文章目录前言一、T5的网络结构和流程二、T5的预训练过程三、其他训练结论总结前言目前已经讲解了目前LLM的三大流派的两个起始模型：GPT-1（Decoderonly）、BERT（Encoderonly）
学海一叶·2024-01-25 07:27

大语言模型(LLM)有哪些？

最早的版本是GPT-1，之后发展到了GPT-2和GPT-3，目前最新版本是GPT-4，2023年3月14日发布。GPT系列模型通过预训练和微调的方式，可以生成高质量的文本。BERTBER
图灵追慕者·2024-01-25 03:13

GPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模

详情点击链接：GPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模第一：GPT41、ChatGPT（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变）2、ChatGPT
夏日恋雨·2024-01-25 00:08

基于ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模教程

详情点击链接：基于ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模教程第一：GPT41、ChatGPT（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变）
夏日恋雨·2024-01-23 07:31

小周带你读论文-2之“草履虫都能看懂的Transformer老活儿新整“Attention is all you need(2)

老活儿新整"Attentionisallyouneed(1)(qq.com)上文书说到为什么我们要用casual-decoder架构，把Transformer的左边给省略了，于是得到下图这样的架构上图是GPT
周博洋K·2024-01-22 22:21

大语言模型系列-GPT-1

文章目录前言一、GPT-1网络结构和流程二、GPT-1的创新点总结前言前文提到的ELMo虽然解决了词嵌入多义词的问题，但存在如下缺点：基于RNN的网络结构使得其特征提取能力弱，训练难且时间长预训练模型（
学海一叶·2024-01-19 06:02

GPT的版本发展历史及特点

GPT-1采用自回归的方式生成文本，即根据前面的单词预测下一个单词。GPT-1在多项自
图灵追慕者·2024-01-16 09:26

基于GPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模

详情点击链接：基于ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模教程第一：GPT4基础1、ChatGPT概述（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变
慢腾腾的小蜗牛·2024-01-12 18:35

GPT4助力Python数据分析与可视化、人工智能建模及论文高效撰写

详情点击链接：GPT4助力Python数据分析与可视化、人工智能建模及论文高效撰写第一：GPT4基础入门1、ChatGPT概述（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变）
夏日恋雨·2024-01-12 06:35

基于ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模教程

详情点击链接：基于ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模教程第一：GPT4基础1、ChatGPT（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变
夏日恋雨·2024-01-11 19:35

10、InstructGPT：Training language models to follow instructions with human feedback

简介GPT的发展历程GPT-1用的是无监督预训练+有监督微调。GPT-2用的是纯无监督预训练。GPT-3沿用了GPT-2的纯无监督预训练，但是数据大了好几个量级。
C--G·2024-01-11 06:34

预训练模型的分类，以及代表模型介绍

代表性模型有GPT系列（GPT-1、GPT-2、GPT-3等）。自编码语言模型：这类模型通过随机Mask输入句子中的部分单词，并训练模型以根据上下文预测这些被Mask的单词。代表性模
香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-09 13:00

Python深度学习技术进阶篇|注意力（Attention）机制详解

Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型DiffusionModel
AIzmjl·2023-12-30 19:02

GPT系列概述

但是世界不仅仅是GPTGPT其实也只是冰山一角，2022年每4天就有一个大型模型问世GPT历史时刻GPT-1带回到2018年的NLP所有下游任务都需要微调（再训练）GPT-2以不变应万变，需要注意的GPT
十有久诚·2023-12-30 16:21

Python深度学习技术进阶篇|Transformer模型详解

Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型DiffusionModel
zmjia111·2023-12-28 19:21

如何入门 GPT 并快速跟上当前的大语言模型 LLM 进展？

GPT模型从2018年的GPT-1到现在的GPT-4已经迭代了好几个版本，通过官方团队发表的论文是最能准确理清其发展脉络的途径，其中包括GPT模型本身和一些介绍关键技术的文章，比如训练方法RLHF这些。
xiaoduan2016·2023-12-21 05:18

最新Python深度学习技术进阶与应用

为了更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术，本内容采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出讲解注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT
weixin_贾·2023-12-20 13:43

[GPT-1]论文实现：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

EfficientGraph-BasedImageSegmentation一、完整代码二、论文解读2.1GPT架构2.2GPT的训练方式Unsupervisedpre_trainingSupervisedfine_training三、过程实现3.1导包3.2数据处理3.3模型构建3.4模型配置四、整体总结论文：ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePr
Bigcrab__·2023-12-04 13:35

LLM-2022：InstructGPT【GPT3-（问题和答案拼成一段对话，使用这些对话微调GPT3）-＞SFT（监督微调）-（SFT的答案排序后的数据集上再训练）-＞RM-＞RL（强化学习）】

目前已经公布论文的有文本预训练GPT-1，GPT-2，GPT-3，以及图像预训练iGPT。据传还未发布的GPT-4是一个多模态模型。最近非常火的ChatGPT和今年年初公
u013250861·2023-11-22 22:34

注意力机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习、深度学习模型可解释性与可视化方法等详解

采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出讲解注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer
小艳加油·2023-11-15 17:41

python图神经网络，注意力机制、Transformer模型、目标检测算法、强化学习等

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛本文重点为：注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-
xiao5kou4chang6kai4·2023-11-15 17:27

1.大模型基础：GPT模型家族&提示学习

文章目录1.大模型基础：GPT模型家族&提示学习1.GPT模型家族：从始至今1.1从GPT-1到GPT-3：一路的风云变幻1.2ChatGPT：赢在哪里2.提示学习（PromptLearning）2.1
_laolao_·2023-11-05 06:17

GPT-1、GPT-2和GPT-3模型详解及其进化之路

GPT-1模型原理与结构OpenAIgpt模型基于Transformer的语言模型，其利用Transformer的decoder结构来进行单向语言模型的训练。
-柚子皮-·2023-10-26 12:16

（文末送18本ChatGPT扫盲书）从一路高歌到遭多国“封杀”，ChatGPT未来将是什么样子？

ChatGPT最新动态（你好，ChatGPT）2018年6月：OpenAI发布GPT-1模型，1.1亿参数2018年11月：O
毕加锁·2023-10-18 10:42

GPT系列论文解读：GPT-3

以下是GPT系列的主要模型：GPT：GPT-1是于2018年发布的第一个版本，它使用了12个Transformer编码器层和1.5亿个参数。GPT-1的训练数据包括了互联网上的大量文本。
青云遮夜雨·2023-10-09 14:57

GPT系列论文解读：GPT-2

以下是GPT系列的主要模型：GPT：GPT-1是于2018年发布的第一个版本，它使用了12个Transformer编码器层和1.5亿个参数。GPT-1的训练数据包括了互联网上的大量文本。
青云遮夜雨·2023-10-05 00:43

GPT系列模型解读：GPT-1

以下是GPT系列的主要模型：GPT：GPT-1是于2018年发布的第一个版本，它使用了12个Transformer编码器层和1.5亿个参数。GPT-1的训练数据包括了互联网上的大量文本。
青云遮夜雨·2023-10-03 08:07

大规模语言模型的模型结构--解码器结构（PaLM，BLOOM，InstructGPT系列）

在BERT发布之前的GPT-1就是decoder-only的语言模型，但在GPT-3发布并展示其惊人表现后，decoder-only的语言模型数量呈现井喷式地增长，直到现在依旧是占比最大的模型类型。
hanscalZheng·2023-10-01 11:56

ChatGPT追祖寻宗：GPT-3技术报告要点解读

论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.14165往期相关文章：ChatGPT追祖寻宗：GPT-1论文要点解读_五点钟科技的博客-CSDN博客ChatGPT追祖寻宗：GPT-2论文要点解读
五点钟科技·2023-09-22 01:14

GPT家族

Task04GPT家族目录GPT-1GPT-1的训练无监督预训练有监督微调任务相关的输入变换GPT-1的数据集网络结构的细节无监督训练有监督微调GPT-1的性能总结GPT-2GPT-2的核心思想GPT-
Runjavago·2023-09-21 05:45

GPT-1，GPT-2和GPT-3发展历程及核心思想，GTP-4展望

看了很多文章，还是这位大佬介绍的比较透彻，特此转载：词向量之GPT-1，GPT-2和GPT-3-知乎(zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/350017443目录前言
文昊桑·2023-09-14 18:58

ChatGPT追祖寻宗：GPT-2论文要点解读

论文地址：LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners上篇：GPT-1论文要点解读在上篇：GPT-1论文要点解读中我们介绍了GPT1论文中的相关要点内容，
五点钟科技·2023-09-14 01:37

AIGC之文本内容生成概述（下）—— GPT

GenerativePre-TrainedTransformer）提到GPT模型，就不得不说众所周知的ChatGPT模型，ChatGPT的发展可以追溯到2018年，当时OpenAI发布了第一代GPT模型，即GPT
深度人工智能·2023-09-10 08:21

ChatGPT追祖寻宗：GPT-1论文要点解读

这两天突然想再回顾一下GPT-1和GPT-2的论文，于是花时间又整理了一下，也作为一个记录~话不多说，让我们一起来品读一下GPT经典之作吧！
尚拙谨言·2023-09-06 18:42

Re45：读论文 GPT-1 Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录诸神缄默不语的论文阅读笔记和分类论文全名：ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training论文下载地址：https://www.mikecaptain.com/resources/pdf/GPT-1.pdf本文是2018年OpenAI的工作，是初代GPT的原始论文。先用无监督数据预训练语言模型（Trans
诸神缄默不语·2023-09-05 06:28

InstructGPT学习

GPT-1用的是无监督预训练+有监督微调。GPT-2用的是纯无监督预训练。GPT-3沿用了GPT-2的纯无监督预训练，但是数据大了好几个量级。
银晗·2023-08-19 08:02

大模型基础02：GPT家族与提示学习

大模型基础：GPT家族与提示学习从GPT-1到GPT-3.5GPT(GenerativePre-trainedTransformer)是Google于2018年提出的一种基于Transformer的预训练语言模型
AaronZZH·2023-08-17 08:53

大语言模型LLM的一些点

GPT-1(117亿参数)，GPT-1有一定的泛化能力。能够用于和监督任务无关的任务中。GPT-2(15亿参数），在生成方面表现出很大天赋，阅读摘要、聊天、续写、编故事。
远洋号·2023-08-16 14:29

大语言模型LLM的一些点

GPT-1(117亿参数)，GPT-1有一定的泛化能力。能够用于和监督任务无关的任务中。GPT-2(15亿参数），在生成方面表现出很大天赋，阅读摘要、聊天、续写、编故事。
超人汪小建(seaboat)·2023-08-16 00:14

GPT-1,GPT-2,GPT-3 InstructGPT论文学习笔记

Gpt-1论文：《ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training》GPT-1网络结构无监督,使用12层transforerdecoder结构
dream_home8407·2023-07-18 06:19
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