gpt2和gpt3的常见问答Q&A

提早声明，以上列出的提纲内容超越了我可以生成的字数限制，因此下面仅以部份关键词进行回答。

问：GPT、GPT⑵和GPT⑶分别是甚么？有甚么区分？

答：GPT是Generative Pre-trained Transformer的缩写，是OpenAI提出的一系列非常强大的预训练语言模型。GPT⑵和GPT⑶是GPT系列的两个重要版本。

• GPT⑵是GPT系列的第二个版本，它使用更多的训练数据，并对数据质量进行了挑选。它的模型参数和数据量相比GPT⑴有所增加，采取了单向语言模型。
• GPT⑶则是GPT系列的第三个版本，它在模型范围和训练数据量上都有显著的提升。GPT⑶具有比GPT⑵大100倍的训练参数和700G的训练数据，是一个完全由大数据堆出来的模型。

问：GPT、GPT⑵和GPT⑶在文本生成上有甚么表现？

答：GPT⑵和GPT⑶在文本生成上都有出色的表现，超越了人们的预期。它们可以生成上下文联贯、情感表达丰富的文本内容。

• GPT⑵在上下文联贯性和情感表达上都获得了冷艳的效果，其生成的文本在自然语言处理任务中有着非常广泛的利用。
• GPT⑶比GPT⑵范围更大，训练参数到达了1750亿，它可以更进一步地完成诸如答题、写论文、文本摘要、语言翻译和生成计算机代码等任务。

问：GPT、GPT⑵和GPT⑶之间有哪几种区分？

答：GPT、GPT⑵和GPT⑶之间存在以下区分：

• 数据量：GPT使用了约5GB的数据，GPT⑵的数据集名为WebText，收集了更广泛、数量更多的语料组成，大约40G左右。而GPT⑶使用了比GPT⑵大100倍的训练数据。
• 模型范围：GPT⑵相对GPT⑴在模型参数和数据量上有所增加，但GPT⑶比GPT⑵范围更大，具有1750亿训练参数。
• 任务能力：GPT⑵在文章生成和自然语言处理任务中表现出色，而GPT⑶在完成答题、写论文、文本摘要、语言翻译和生成计算机代码等任务方面更有潜力。
• 模型结构和训练方式：GPT⑵和GPT⑶都是基于Transformer的自然语言处理模型。GPT⑶与GPT⑵相比具有更强的生成能力，并且采取了更大范围的训练数据和参数。

以上是关于GPT、GPT⑵和GPT⑶的扼要介绍和区分，这些模型在文本生成领域有着出色的表现，并且随着版本的不断更新，模型范围和任务能力也在不断提升。