GPT的五年进展
Finbarr Timbers曾任谷歌DeepMind高级研究员，先就职于MidJourney，他著文讨论了过去五年中生成式预训练转换器（GPT）语言模型的发展进展。主要介绍了不同的GPT模型，包括GPT-1、GPT-2以及革命性的GPT-3，它引入了大型语言模型（LLM）的概念。文章还强调了领先的LLM开发人员之间的竞争和保密性，如DeepMind、OpenAI、Nvidia和Facebook等。作者认为，模型越大，性能越好。然而，他们指出需要进行更多的消融研究，以了解驱动LLM改进的重要因素。最后，文章讨论了一些最前沿的LLM创新，如Megatron、Gopher、Chinchilla、PaLM、LLaMa和GPT-4。文章还评论了研究和组织背后的文化在推动它们的开发和工程考虑方面的重要性。
其中提到的几个模型及其主要特点如下：
GPT-1: OpenAI的第一篇GPT论文，没有明确说明模型的参数数量等信息。架构与GPT-3的改动非常小。
GPT-2: 基于GPT-1模型，并进行了改进，包括增加参数数量、更改注意力机制等。
GPT-3: 革命性的模型，作者训练了10个模型，参数数量从125M到175B不等，架构与GPT-2相似，但采用了稀疏注意力机制等改进。
Jurassic-1: 由AI21 Labs开发的模型，参数数量为178B，采用了与GPT-3不同的架构，但基本与GPT-3相似，但在某些领域中表现更好。
Gopher: DeepMind的LLM，架构类似于GPT-2，但使用了一些不同的技术，如RMSNorm等，该论文详细介绍了大型模型的训练方法。
Chinchilla: 训练超过400个类似于GPT的变压器，并提出了在不同数据集大小情况下选择最佳参数数量的公式。
PaLM: 与GPT-3等模型不同，采用了一些新技术，如RoBERTa、SpanBERT等。
GPT-4: 还没有详细的技术报告，但文章提到了OpenAI正在秘密开发该模型，后续可能会发布更多信息。
(本新闻通过chatdoc.com生成)
via finbarr.ca
📢 频道: @AI_News_CN
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Finbarr Timbers曾任谷歌DeepMind高级研究员，先就职于MidJourney，他著文讨论了过去五年中生成式预训练转换器（GPT）语言模型的发展进展。主要介绍了不同的GPT模型，包括GPT-1、GPT-2以及革命性的GPT-3，它引入了大型语言模型（LLM）的概念。文章还强调了领先的LLM开发人员之间的竞争和保密性，如DeepMind、OpenAI、Nvidia和Facebook等。作者认为，模型越大，性能越好。然而，他们指出需要进行更多的消融研究，以了解驱动LLM改进的重要因素。最后，文章讨论了一些最前沿的LLM创新，如Megatron、Gopher、Chinchilla、PaLM、LLaMa和GPT-4。文章还评论了研究和组织背后的文化在推动它们的开发和工程考虑方面的重要性。
其中提到的几个模型及其主要特点如下：
GPT-1: OpenAI的第一篇GPT论文，没有明确说明模型的参数数量等信息。架构与GPT-3的改动非常小。
GPT-2: 基于GPT-1模型，并进行了改进，包括增加参数数量、更改注意力机制等。
GPT-3: 革命性的模型，作者训练了10个模型，参数数量从125M到175B不等，架构与GPT-2相似，但采用了稀疏注意力机制等改进。
Jurassic-1: 由AI21 Labs开发的模型，参数数量为178B，采用了与GPT-3不同的架构，但基本与GPT-3相似，但在某些领域中表现更好。
Gopher: DeepMind的LLM，架构类似于GPT-2，但使用了一些不同的技术，如RMSNorm等，该论文详细介绍了大型模型的训练方法。
Chinchilla: 训练超过400个类似于GPT的变压器，并提出了在不同数据集大小情况下选择最佳参数数量的公式。
PaLM: 与GPT-3等模型不同，采用了一些新技术，如RoBERTa、SpanBERT等。
GPT-4: 还没有详细的技术报告，但文章提到了OpenAI正在秘密开发该模型，后续可能会发布更多信息。
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