对比实验室
GPT 系列模型对比：GPT-1 到 GPT-4
GPT 系列从 GPT-1 到 GPT-4，参数量和能力实现了跨越式增长。
| 对比项 | GPT-1 | GPT-2 | GPT-3 | GPT-4 |
|---|---|---|---|---|
| 发布年份 | 2018 | 2019 | 2020 | 2023 |
| 参数量 | 1.17亿 | 15亿 | 1750亿 | 未公开(推测万亿级) |
| 训练数据 | BookCorpus | WebText(40GB) | 570GB混合数据 | 更大多源数据 |
| 上下文窗口 | 512 | 1024 | 2048 | 128K(+)⭐ |
| Few-shot能力 | 无 | 弱 | 强 | 极强⭐ |
| 多模态 | 否 | 否 | 否 | 是（支持图像）⭐ |
| 推理能力 | 弱 | 一般 | 较强 | 接近人类水平⭐ |
| 安全性 | 未关注 | 限制发布 | API管控 | RLHF对齐⭐ |
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📜
历史GPT-1在2018年发布时只有1.17亿参数，论文标题是"通过生成式预训练提升语言理解"。当时它并未引起轰动，但OpenAI坚持"大力出奇迹"的路线，GPT-3的1750亿参数终于让世界见识到了"涌现能力"。
来源：Brown et al., "Language Models are Few-Shot Learners", NeurIPS 2020
一句话总结
💡
GPT 系列采用仅解码器架构与自回归预训练，从 GPT-1 到 GPT-4 逐步验证了规模扩展与对齐带来的能力飞跃。
常见误区
这些坑别踩
✗
误区 1
GPT 和 BERT 架构相同。
✓
正确理解
GPT 是仅解码器自回归模型，BERT 是仅编码器双向模型，预训练目标与适用任务不同。
✗
误区 2
GPT 的进步只靠增加参数。
✓
正确理解
数据质量、RLHF 对齐、架构优化和工程同样关键。
✗
误区 3
GPT 能记住训练数据原文。
✓
正确理解
模型是泛化压缩，虽可能"背诵"部分数据但不等于精确存储。