从GPT-1看Transformer的崛起 - 蝈蝈俊
原文中文，约3600字，阅读约需9分钟。发表于：。要深入理解大语言模型（LLM）的内部工作机制，不妨先从GPT-1模型开始。 我们主要从发展历程、意义、论文中的架构图来展开。 一、发展历程 2017年，Google推出了Transformer模型，这一架构因其在性能上的显著优势迅速吸引了OpenAI团队的注意。 《Attention Is All
GPT-1是基于Transformer架构的生成预训练模型，通过并行计算和自注意力机制提高了训练速度和捕捉长距离依赖关系的能力。生成预训练策略利用无标注数据进行自监督学习，提升了模型对语言结构和语义的理解能力。经过微调，GPT-1能够适应各种下游任务，减少对标注数据的需求并提升任务性能。这些创新推动了自然语言处理技术的发展。
