【AI理论学习】语言模型：深入理解GPT-2计算掩码自注意力过程，了解GPT-3工作原理

从GPT-2到GPT-3的发展思路是逐渐提高模型规模、性能和通用性，同时解决先前版本的一些限制。以下是这一发展过程的主要思路和关键点：

1. 逐步提高模型规模：
   • GPT-2: GPT-2是OpenAI首次推出的基于Transformer的语言模型。它采用了1.5亿个参数，是当时规模较大的模型之一。然而，由于担心滥用，OpenAI最初不公开发布了其最大规模版本。
   • GPT-3: 在GPT-2的基础上，OpenAI进一步提高了模型的规模。GPT-3的最大版本（GPT-3.5-turbo）拥有1750亿个参数，比GPT-2大约10倍，成为迄今为止最大规模的语言模型之一。这使得GPT-3具有更高的自然语言处理能力。
2. 增加通用性：
   • 更广泛的应用: GPT-3的目标是成为通用的自然语言处理模型，可以应用于各种任务，而不仅仅是文本生成。这一目标使GPT-3在问答、对话、文本生成、翻译等多个任务上都能表现出色。
   • 零样本学习: GPT-3引入了零样本学习的能力，这意味着它可以在未经过特定任务训练的情况下执行各种任务。这一特性使GPT-3更具通用性，能够快速适应新任务。
3. 解决滥用问题：