GPT模型总结【模型结构及计算过程_详细说明】 - CSDN博客
2021年8月12日 · 下面这张图更直观地反映了模型的整体结构： 模型描述 GPT 使用 Transformer 的 Decoder 结构，并对 Transformer Decoder 进行了一些改动，原本的 Decoder 包含了两个 …
Transformer结构及其应用详解--GPT、BERT、MT-DNN、GPT-2
本文首先详细介绍Transformer的基本结构，然后再通过 GPT 、 BERT 、 MT-DNN 以及 GPT-2 等基于Transformer的知名应用工作的介绍并附上GitHub链接，看看Transformer是如何在各个著 …
从GPT-1到GPT-4，GPT系列模型详解 - 知乎 - 知乎专栏
相关论文链接：GPT Improving Language Understanding by Generative Pre-Training. 2018. PaperGPT-2 Language Models are Unsupervised Multitask Learners. 2018. PaperGPT-3 …
GPT系列：GPT, GPT-2, GPT-3精简总结 (模型结构+训练范式+实 …
2023年7月20日 · 本文详细介绍了GPT、GPT-2和GPT-3的模型结构、训练范式和实验，强调了预训练和微调的重要性。 GPT基于transformer的decoder，GPT-2引入zero-shot学习，而GPT-3 …
一文彻底讲透GPT架构及推理原理 - 腾讯网
2025年1月16日 · “掩码”赋予了GPT单向注意力的特性，这符合因果解码器的架构，“多头”使GPT可以从不同角度发现特征，自注意力中的“自”指的是模型关注的是 ...
最新最全GPT-3模型网络结构详细解析 - 知乎专栏
2020年8月8日 · 上图详细描述了GPT-3网络结构基础，要深入学习其网络结构，仍需进一步深入研究。 输入与输出 在了解其他内容之前，我们需要知道：GPT的输入和输出是什么？
一文彻底搞懂大模型 - GPT和LlaMA的模型架构
2024年9月5日 · GPT-2的架构主要基于Transformer的解码器（Decoder）部分，并通过 堆叠多个Decoder层、引入自注意力机制和位置编码、使用残差连接和层归一化 等技术手段来构建模型。
神经网络算法：一文搞懂GPT（Generative Pre-trained …
2024年4月2日 · 一、总体架构：GPT是一个大型的 Transformer 解码器网络， 旨在处理序列到序列的生成任务。 它采用了多层Transformer解码器堆叠而成， 以捕捉输入文本的长期依赖关 …
神经网络算法 - 一文搞懂GPT（Generative Pre-trained …
2024年6月19日 · 一、总体架构：GPT是一个大型的 Transformer 解码器网络， 旨在处理序列到序列的生成任务 。 它采用了多层 Transformer 解码器堆叠而成， 以捕捉输入文本的长期依赖关 …
【GPT进化之路】从 GPT-1 的初试锋芒到 GPT-4 的跨模态智能时 …
GPT（Generative Pre-trained Transformer）家族是自然语言处理领域的革命性创新。 从 GPT-1 到 GPT-4，每一代模型都在模型架构、数据规模、训练方法和应用场景方面不断进化。 本文 …