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
杰克逊的日记1 天前
LLM(大语言模型)
人工智能·语言模型·自然语言处理
Allen正心正念20251 天前
提升大语言模型性能的关键技术清单(from 网络)
人工智能·语言模型·自然语言处理
qyresearch_2 天前
大语言模型训推一体机:AI算力革命的“新引擎”,2031年市场规模突破123亿的黄金赛道
人工智能·语言模型·自然语言处理
计算机小手2 天前
使用 llama.cpp 在本地高效运行大语言模型,支持 Docker 一键启动,兼容CPU与GPU
人工智能·经验分享·docker·语言模型·开源软件
L-ololois2 天前
【AI产品】一键比较GPT-5、Claude 4、Gemini 2.5、Deepseek多chatbot
人工智能·gpt
2401_841495642 天前
【自然语言处理】生成式语言模型GPT复现详细技术方案
人工智能·python·gpt·深度学习·语言模型·自然语言处理·transformer
Elastic 中国社区官方博客2 天前
如何使用 Ollama 在本地设置和运行 GPT-OSS
人工智能·gpt·elasticsearch·搜索引擎·ai·语言模型
sztomarch2 天前
Windows11-GPT
gpt
NON-JUDGMENTAL2 天前
在 Ubuntu 上安装 Ollama 并通过 Open WebUI 运行本地大语言模型
linux·ubuntu·语言模型
赞奇科技Xsuperzone2 天前
DGX Spark 实战解析:模型选择与效率优化全指南
大数据·人工智能·gpt·spark·nvidia