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GPT-1至GPT-2的預訓練與規模化
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AI 綜述
2026年10月29日的報道回顧 GPT-1 至 GPT-2 的發展：GPT-1 證明「預訓練 + 微調」可應用於多類 NLP 任務，參數量為 1.17 億。其後，GPT-2 的參數量增至 15 億，零樣本能力和生成質素亦有所提升，初步展示模型規模擴大與能力增強之間的關聯。報道指出，兩者維持架構和任務不變，同時擴大參數量及數據，為縮放定律埋下伏筆。
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最新進展10月29日 14:37
最新報道指出，GPT-2以15億參數及提升的零樣本能力和生成質素，初步展示規模與能力的關聯。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月29日
- 阿里雲開發者社區 AIGPT-1 到 GPT-2：預訓練範式的確立與規模化初試
GPT-1 證明「預訓練 + 微調」可應用於多類 NLP 任務，GPT-2 則以零樣本能力和生成質素的提升，初步展示模型規模擴大與能力增強的關聯。GPT-1 有 1.17 億參數，GPT-2 有 15 億參數；文章指出，兩者維持架構和任務不變、擴大參數和數據的做法，為縮放定律埋下伏筆。
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