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（Generative Pre-trained Transformer）系列模型的发布，标志着一个又一个技术突破。从2018年发布的 GPT-1 到2022年推出的 GPT-3.5，OpenAI 的每一次更新都在推动着人工智能的发展，改变了我们与计算机互动的方式。本文将带你一起回顾 GPT 模型家族的风云变幻，看看这些模型是如何一步步改变世界的。

1. GPT-1：初试锋芒

2018年，OpenAI 发布了 GPT-1，这是 GPT 系列的首次亮相。尽管相较于后来的版本，GPT-1 的规模显得相当简单，但它的创新性在于引入了“预训练-微调”的方法论，这种方法在当时引起了 NLP 领域的广泛关注。

技术特点
GPT-1 使用的是 Transformer 架构，它通过在海量文本数据上进行无监督学习，掌握了自然语言的基本规律。经过预训练后，GPT-1 可以快速地针对特定任务进行微调，从而提高处理任务的效率。

局限性
尽管 GPT-1 的提出具有划时代的意义，但它的规模较小（仅有 117M 参数），使得其在应对复杂任务时仍然显得力不从心。GPT-1 的输出文本可能存在语法错误，语义不清，且缺乏上下文连贯性，因此其应用场景相对有限。

2. GPT-2：规模与性能的飞跃