GPT-1.0、GPT-2.0、GPT-3.0参数对比

以下是 GPT-1.0、GPT-2.0、GPT-3.0 的模型参数对比表格:

模型 GPT-1.0 GPT-2.0 GPT-3.0
参数数量 117M 1.5B 175B
层数 12 层 12 - 48 层 96 层
嵌入维度 768 768 - 1600 12,288
注意力头数 12 12 - 25 96
上下文长度 512 1024 2048
词汇表大小 约 40,000 50,000 50,000
训练数据 BooksCorpus (约 5GB) WebText (约 40GB) 多种来源 (570GB)
显著特性 提出"预训练+微调"框架 支持多任务学习和长文本生成 强大的少样本和零样本学习能力
相关推荐
Liudef0611 小时前
FLUX.1-Kontext 高效训练 LoRA:释放大语言模型定制化潜能的完整指南
人工智能·语言模型·自然语言处理·ai作画·aigc
静心问道11 小时前
大型语言模型中的自动化思维链提示
人工智能·语言模型·大模型
前端小盆友14 小时前
从零实现一个GPT 【React + Express】--- 【3】解析markdown,处理模型记忆
gpt·react.js
难受啊马飞2.014 小时前
如何判断 AI 将优先自动化哪些任务?
运维·人工智能·ai·语言模型·程序员·大模型·大模型学习
静心问道16 小时前
GoT:超越思维链:语言模型中的有效思维图推理
人工智能·计算机视觉·语言模型
静心问道17 小时前
大语言模型能够理解并可以通过情绪刺激进行增强
人工智能·语言模型·大模型
onceco1 天前
领域LLM九讲——第5讲 为什么选择OpenManus而不是QwenAgent(附LLM免费api邀请码)
人工智能·python·深度学习·语言模型·自然语言处理·自动化
Sweet锦1 天前
零基础保姆级本地化部署文心大模型4.5开源系列
人工智能·语言模型·文心一言
资讯分享周1 天前
Alpha系统联结大数据、GPT两大功能,助力律所管理降本增效
大数据·gpt
强哥之神1 天前
英伟达发布 Llama Nemotron Nano 4B:专为边缘 AI 和科研任务优化的高效开源推理模型
人工智能·深度学习·语言模型·架构·llm·transformer·边缘计算