GPT用到的相关论文以及理论

发布网友发布时间：2024-10-20 01:10

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热心网友时间：2024-11-29 21:43

GPT-4（ChatGPT的底层模型）的构建离不开深度学习和自然语言处理领域的多项关键论文。其中，Vaswani等人在2017年发表的"Attention is All You Need"论文引入了Transformer模型，其自注意力机制革新了序列到序列任务的处理方式，成为后续GPT、BERT等模型的基石。

Transformer模型由编码器和解码器构成，自注意力机制使得模型能捕捉长距离依赖。在GPT模型中，开发者简化了结构，仅保留了Transformer的解码器部分，对大规模未标注文本进行语言模型预训练，以提高效率和泛化能力。

2018年，Radford等人发表的"Improving Language Understanding by Generative Pre-Training"论文提出了生成预训练Transformer，通过大规模预训练学习词汇语义和复杂关系，预训练后在特定任务上进行微调，对NLP领域产生了深远影响。

2019年的"Language Models are Unsupervised Multitask Learners"进一步强调了GPT-2模型的多任务学习能力，其大模型规模和预训练效果得到验证。而2020年的"GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners"则展示了GPT-3的少样本学习能力，预训练规模达到1750亿参数，展示了强大的泛化性能，但也揭示了挑战和研究方向。

这些论文背后的理论和实践涵盖了优化算法、词嵌入、模型结构优化等多个领域，共同构建了GPT模型的理论基础。这些研究成果共同推动了自然语言处理技术的发展，为GPT系列模型的不断迭代提供了有力支持。