GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一类基于Transformer架构的预训练语言模型 。这一类模型采用自回归的合和方式进行训练，通过大规模的语料库预训练来学习语言的概率分布，从而能够用于各种自然语言处理任务 。
GPT-1是类模论文由OpenAI于2018年推出的第一代GPT模型，使用了12层Transformer架构，共有117M个参数 。GPT-1在多项自然语言处理任务上均取得了较好的绍附效果，例如文本生成 、机器翻译 、目地问答等 。相型介相关b项
论文：https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf
github链接：https://github.com/karpathy/minGPT
GPT-2是合和在GPT-1的基础上进一步扩展和优化的模型，使用了更大的数据集和更多的参数 。GPT-2采用了48层Transformer架构，共有1.5B个参数 。类模论文GPT-2在多项自然语言处理任务上取得了SOTA的绍附效果，例如文本生成 、文本分类 、目地语言推理等。相型介相关b项GPT-2还引起了广泛的合和社会讨论，因为它能够生成高度逼真的文本，包括假新闻和有害内容。
论文：https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf
github链接：https://github.com/openai/gpt-2
GPT-3是类模论文当前最大的预训练语言模型，由OpenAI于2020年推出 。GPT-3使用了1750B个参数，比GPT-2大了一千倍以上 。绍附GPT-3在多项自然语言处理任务上取得了SOTA的目地效果，并能够完成一些常识推理和常识问答等任务。与GPT-2相比，GPT-3不仅参数更多，而且采用了更多的训练数据，以及更加复杂的预训练任务 。
论文：https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf
github链接：https://github.com/openai/gpt-3
GPT-Neo是由EleutherAI推出的一个社区项目，旨在构建一个更加开放和透明的预训练语言模型 。GPT-Neo使用了和GPT-3类似的训练数据和预训练任务，但是采用了更加分散的训练和模型分布式计算的方式，以此来避免依赖于单个GPU或TPU。GPT-Neo目前已经推出了多个版本，包括GPT-Neo 1.3B 、2.7B和6B 。
论文：https://pile.eleuther.ai/
github链接：https://github.com/EleutherAI/gpt-neo
GShard-GPT是谷歌研究团队于2021年推出的一种基于GShard的高效分布式GPT预训练模型 。与传统的GPT模型不同，GShard-GPT将Transformer架构的每个层都分割成了多个“分片”（Shard），并且每个分片都可以在不同的设备上并行处理 。GShard-GPT使用了与GPT-3相同的训练数据和任务，并将模型的大小扩展到了600B个参数 。
论文：https://arxiv.org/abs/2006.16668
GPT-J是由EleutherAI团队于2021年推出的一个大型预训练语言模型，使用了6B个参数 。GPT-J使用了和GPT-3类似的训练数据和预训练任务，并且采用了分布式的训练方式 。GPT-J的主要目标是提供一个可访问、高质量的自然语言处理工具，以便开发人员和研究人员可以更容易地使用自然语言技术。
论文：https://arxiv.org/abs/2302.04761
github链接：https://github.com/kingoflolz/mesh-transformer-jax
GPT-4是目前还未推出的一种预训练语言模型，但已经引起了广泛的关注 。OpenAI的研究人员曾在2021年宣布正在研发GPT-4，而且计划将模型的大小扩展到数万亿个参数 。但目前尚不清楚GPT-4何时推出以及具体的技术细节 。
一种由谷歌研究团队开发的预训练模型，使用了Transformer架构，但不是采用自回归方式进行训练，而是采用了自编码器（autoencoder）架构 。PEGASUS主要用于文本摘要任务 。
论文：https://arxiv.org/pdf/1912.08777.pdf
github链接：https://github.com/google-research/pegasus
一种由谷歌研究团队推出的预训练模型，采用了与GPT类似的Transformer架构，但是可以用于多种自然语言处理任务，例如文本分类 、命名实体识别等。T5也可以用于生成型任务，例如文本生成和文本摘要 。
论文：https://arxiv.org/pdf/1910.10683.pdf
github链接：https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer
一种由谷歌研究团队开发的分布式训练框架，可以用于训练大型的预训练语言模型 。GShard的核心思想法是将模型分成多个分片（Shard），并且每个分片都可以在不同的设备上并行处理，从而加速模型训练 。GShard已经应用于多个预训练模型中，例如T5和GPT-2。
论文：https://arxiv.org/pdf/2006.16668.pdf
一种由谷歌研究团队推出的预训练模型，采用了一种新的训练方式，称为“替代生成任务”（Replacing Token Detection），可以大大减少训练时间和计算资源的消耗 。ELECTRA的性能与同等大小的BERT模型相当，但训练速度更快。
论文：https://arxiv.org/pdf/2003.10555.pdf
github链接：https://github.com/google-research/electra
GPT类模型是自然语言处理领域的重要突破之一，其在多项自然语言处理任务上取得了优异的表现 。随着技术的不断发展和研究的不断深入，GPT类模型的规模也越来越大，性能也越来越强 。同时，也涌现出了许多不同的GPT变种和改进版，以满足不同应用场景和需求 。未来，GPT类模型还有很大的发展空间和潜力，我们可以期待更多的创新和突破 。
模型规模：GPT 、GPT-2和GPT-3的规模依次增大 。GPT有117M个参数，GPT-2有1.5B个参数，GPT-3则有175B个参数 。这意味着每个模型可以处理的任务和数据集越来越大。
数据集和训练方式：这三个模型都使用了大量的无标注数据进行训练，其中包括了网络上的大量文本和语言数据 。GPT使用的数据集是WebText，GPT-2使用的数据集包括了WebText、BooksCorpus 、Common Crawl等多个数据集，而GPT-3则使用了更多的数据集，包括Common Crawl 、Wikipedia 、Books等 。
任务和应用：这三个模型都可以用于语言生成和相关的自然语言处理任务，如文本分类 、摘要生成、对话系统等 。但是，由于规模和训练数据集的不同，它们的性能和应用场景也有所不同 。例如，GPT-3在机器翻译等任务上的表现要比GPT-2好得多，而GPT-2在文本生成方面则更加灵活和多样化 。
论文和代码：这三个模型的论文和代码都是公开的，研究者和开发者可以在自己的任务上进行改进和优化 。此外，一些变种的代码和论文也已经发布，例如GPT-Neo、GShard 、GPT-J等 。
[1] GPT-1/GPT-2/GPT-3简介 https://zhuanlan.zhihu.com/p/473001104 [2] 让ChatGPT长“手”！Meta爆火新论文，让语言模型学会自主使用工具 https://www.51cto.com/article/746420.html [3] GPT-3没有亲自上手，不如展望一下GPT-4？https://baijiahao.baidu.com/s?id=1674342266465949516 [4] 帝国理工联手谷歌提出抽象文本摘要最佳模型｜ICML 2020 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1671531819242389224 [5] ICLR 2020|electra https://zhuanlan.zhihu.com/p/263010688
