u012994320的博客

模型规模：每一代模型参数数量显著增加，提升了模型的生成能力和任务适应性。训练数据：数据规模和多样性不断扩大，提升了模型的泛化能力。训练目标：从单一的语言建模到多任务、多模态学习，提升了模型的灵活性和适用性。技术创新：包括Transformer架构的应用、大规模预训练、少样本学习、多模态支持等，推动了模型性能的持续提升。GPT系列模型的每次迭代都在前一代的基础上进行改进，通过增加模型参数、扩展训练数据集和优化训练方法，逐步提升模型的生成能力和任务表现。

原理。

Transformer是一种用于处理序列数据的神经网络架构，最初由Vaswani等人在2017年提出，主要应用于自然语言处理（NLP）任务，如机器翻译、文本生成和文本分类。Transformer通过引入注意力机制（Attention Mechanism），解决了传统序列模型（如RNN和LSTM）在长序列处理中的一些局限性，如梯度消失和并行计算困难。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究，是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数 据，例如图像，声音和文本。