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随着人工智能技术的飞速发展，GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型家族已经成为了现代自然语言处理（NLP）领域的标杆。从初代的 GPT-1 到最新的 GPT-4，每一代模型的发布都标志着人工智能技术的一个飞跃，并推…GPT 模型家族全解析：从 GPT-1 到 GPT-4 的演进与创新
随着人工智能技术的飞速发展，GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型家族已经成为了现代自然语言处理（NLP）领域的标杆。从初代的 GPT-1 到最新的 GPT-4，每一代模型的发布都标志着人工智能技术的一个飞跃，并推动了人工智能在各个领域的广泛应用。本文将带你回顾 GPT 模型家族的演进历程，探讨它们的技术创新以及未来可能的发展方向。
1. GPT-1：开启预训练的革命
2018年，OpenAI 发布了 GPT-1，它标志着“预训练-微调”（Pre-training and Fine-tuning）策略的诞生。GPT-1 基于 Transformer 架构，这一架构首次证明了大规模无监督学习在自然语言处理任务中的巨大潜力。
技术亮点 GPT-1 使用了 175 亿个参数，虽然相较于后来的版本，它的规模较小，但它的成功在于证明了通过在大规模文本数据上进行预训练，模型能够掌握通用语言理解能力，从而实现高效的微调，使其在特定任务上获得良好的表现。
局限性 虽然 G
