GPT-1：于2018年发布，具有1.17亿个参数。

引言

Generative Pre-trained Transformer (GPT) 是一個大型語言模型，由 OpenAI 於 2018 年開發。它標誌著自然語言處理 (NLP)領域的重大進步，並為後續 GPT 模型系列奠定了基礎。

GPT-1 架構

GPT-1 是基於 Transformer 架構，這是一種由注意力機制驅動的序列到序列神經網路。具體來說，GPT-1 包含：

• 1.17 億個參數
• 12 個 Transformer 編碼器層
• 12 個 Transformer 解碼器層
• 嵌入維度為 512
• 詞彙量為 40478 個單詞

訓練數據

GPT-1 是在龐大的文本文本數據集上訓練的，其中包括：

• Google 新聞
• 維基百科
• 其他網路文本

訓練數據的大小約為 500GB，包含超過 1000 億個單詞。

任務

GPT-1 訓練執行多項 NLP 任務，包括：

• 語言建模
• 機器翻譯
• 問答
• 摘要

評估結果

在不同的 NLP 任務中，GPT-1 獲得了令人印象深刻的結果。例如，對於英語語言建模任務，GPT-1 在 Penn Treebank 數據集上的困惑度為 51.0，在 WikiText-103 數據集上的困惑度為 43.7。

影響

GPT-1 的發布對 NLP 領域產生了重大影響。它：

• 驗證了 Transformer 架構在 NLP 任務中的有效性。
• 推動了大型語言模型的研究和開發。
• 創建了 NLP 任務基准，例如 GLUE。

後續 GPT 模型

GPT-1 的成功激勵了 OpenAI 開發了一系列後續 GPT 模型，包括：

• GPT-2
• GPT-3
• GPT-4

這些模型基於 GPT-1 的基礎，並具有更多的參數、更大的訓練數據集和增強的功能。

結論

GPT-1 是 NLP 領域的開創性里程碑。它標誌著 Transformer 架構的首次成功應用，並為後續 GPT 模型系列奠定了基礎。 GPT-1 的影響仍在持續，它繼續激勵著 NLP 研究和開發的新創新。