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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
OpenAI 正在實現訓練模型並直接運行下游任務的目標，而無需進一步微調，這驚人的進步可以分為四個階段：
Fine-Tuning 的意思是我們在前面的章節中探討過的，
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從一開始，OpenAI 的研究團隊就由 Radford 等人領導，2018 年想要將 Transformer 從先前訓練的模型轉換為 GPT 模型，目標是根據未標記的資
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ChatGPT 是涵蓋 GPT-3.5-turbo、GPT-4、GPT-4V 和未來可能的改進的總稱，架構的規模同時演進：
模型的層數從原始 Transformer
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光從 2017 年到 2020 年，參數數量就從原始 Transformer 模型中的 65M 個參數增加到 GPT-3 模型中的 175B 個參數，統計如下表所示：
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2020 年 Brown 等人描述了 OpenAI GPT-3 模型的訓練，該模型包含 1750 億個參數，該模型是在巨大的資料集上訓練的，例如從 Common Cra
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在 AI說書 - 從0開始 - 194 | 第七章總覽 中提到會用「改進」和「擴散」兩個面向來探討 OpenAI 模型，而在 AI說書 - 從0開始 - 195 | 第
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在 AI說書 - 從0開始 - 194 | 第七章總覽 中提到會用「改進」和「擴散」兩個面向來探討 OpenAI 模型，而在 AI說書 - 從0開始 - 195 | 第
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在 AI說書 - 從0開始 - 194 | 第七章總覽 中提到會用「改進」和「擴散」兩個面向來探討 OpenAI 模型，我們先探討「改進」的部分。
本章的改進重點
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
本章涵蓋以下主題：
General Purpose Technologies (GPT) 模型做為通用技術的興起與傳播
OpenAI GPT 模型的架構
從 Fe
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2022 年 11 月，OpenAI ChatGPT 進入主流媒體，引發共鳴，報紙、電視頻道和社群媒體紛紛湧入 OpenAI 的 ChatGPT 網站，關於 ChatG