14、探索GPT模型：从架构到实践应用

探索GPT模型：从架构到实践应用

1. GPT模型架构概述

通过对输入序列的部分进行掩码处理来寻找高效的模型训练方法，这促使Transformer以机器智能进行思考。虽然机器智能不同于人类智能，但它高效实用。

GPT模型专注于语言建模，因此保留了掩码注意力子层，采用了解码器堆叠结构，排除了编码器堆叠。GPT模型的结构与原始Transformer的解码器堆叠相同，包含文本和位置嵌入子层、掩码多头自注意力层、归一化子层、前馈子层和输出层。此外，还有具备文本预测和任务分类功能的GPT - 2版本。

OpenAI团队对解码器模型进行了定制和调整，推出了多个版本的GPT模型。其中，GPT - 3 175B模型规模独特，需要世界上少数团队才能获取的计算机资源，其参数如下：
| 参数 | 值 |
| ---- | ---- |
| nparams | 175.0B |
| nlayers | 96 |
| dmodel | 12288 |
| nheads | 96 |

2. GPT - 3引擎介绍

GPT - 3模型可以针对不同大小的特定任务进行训练，目前可用的引擎列表由OpenAI记录在：https://beta.openai.com/docs/engines 。基础系列引擎具有不同功能：
- Davinci引擎：能够分析复杂意图。
- Curie引擎：速度快，具备良好的总结能力。
- Babbage引擎：擅长语义搜索。
- Ada引擎：擅长解析文本。

同时，OpenAI还在推出更多引擎：
- Instruct系列：根