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Attention注意力機制與Transformer是大語言模型的基石。
1）Attention機制在并行計算（效率更高）以及解決長距離信息依賴的能力（效果更好）上優于過去的神經網絡模型。
2）Transformer模型沒有使用傳統的CNN和RNN結構，其完全是由Attention機制組成，其中Self-Attention（自注意力）是Transformer的核心。
3）OpenAI的GPT模型和Google的BERT模型雖然都是基于Transformer所構建，但GPT模型僅使用了解碼器的部分，而BERT僅使用了編碼器的部分，二者在技術路線上也走向了兩條不同的道路。
GPT 模型的持續進化與能力突變：從 CPT-1 到 CPT-4。
1）GPT-1：有監督學習和無監督學習的結合，模型的語言泛化 能力不夠，更接近于處理特定語言任務的專家模型，而非通用 的語言模型；
2）GPT-2：舍棄了模型微調，讓多個不同的任務在同一個模型 上學習，構建了換一個泛化能力更強的語言模型，開始讓語言 模型的通用性得到了更加充分的展現；
3）GPT-3：在訓練方法上則采取了 In-context 學習，參數量相 較于 GPT-2 提升了兩個數量級，達到了 1750 億，數據集在處理 前容量達到了 45TB，是真正意義上的超大語言模型。
4）ChatGPT：引入人類反饋的強化學習（RLHF）及近端策略優 化算法（PPO）等新的訓練方式后，語言生成能力大幅提升，并 且涌現出了思維鏈及邏輯推理等多種能力。
5）GPT-4：在推理能力、文本生成能力、對話能力等方面有了 進一步提升的同時，實現了從大語言模型向多模態模型進化的 第一步。
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