Transformer 的辉煌与大模型方向确立，点燃AGI之火把
GPT3，指明大模型发展方向，点燃大模型软件行业繁荣之火，目前大模型有100万个。
DeepSeek-V3，指明下一个阶段大模型发张方向，破壁：
资金壁垒：训练成本降低，适配丰富硬件，总过进一步降低资金需求。
技术壁垒：模型，技术，开源
CUDA壁垒：PTX编程更加底层，大量中国硬件公司，可以适配
Transformer 架构的奠基
2017 年，Vaswani 等人发表了开创性论文《Attention is All You Need》，提出了 Transformer 架构。该架构摒弃传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），完全依赖自注意力机制，允许模型并行处理输入序列，大幅提升训练效率，增强捕捉长距离依赖的能力。Transformer 架构迅速成为自然语言处理任务的标准框架，为 GPT 系列模型的发展奠定了坚实基础，几乎所有现代大模型包括 GPT 系列都基于这一架构构建。
GPT-1：大模型的开篇之作
- 发布时间：2018 年
- 参数量：1.17 亿
- 特点：作为 GPT 系列的首个版本，基于大规模文本数据进行训练，初步展示了文本生成和处理能力。它能够对简单的文本指令做出响应，实现初步的文本生成任务，为后续模型的发展铺就道路。
GPT-2：能力提升与广泛应用
- 发布时间：2019 年
- 参数量：从 1.5 亿到 15 亿不等，存在多个变体
- 特点：相较于 GPT-1，GPT-2 在生成文本的质量和连贯性上有了显著提升，适用于文本摘要、智能写作、对话系统等多种自然语言处理任务。例如在新闻文本摘要生成中，能准确提取关键信息，提高信息处理效率。
GPT-3：Transformer 的辉煌与大模型方向确立，点燃AGI之火把
- 发布时间：2020 年 6 月
- 参数量：包含不同规模的版本，如 1750 亿参数的 GPT-3 175B、120 亿、100 亿及 70 亿参数的版本
- 特点：GPT-3 因其庞大的规模和强大的语言生成能力引起全球关注。不同参数规模的版本使其适应多样化的 NLP 任务需求，特别是在智能客服和内容创作领域，展现了极高的实用价值。
GPT-3.5：专项优化与任务聚焦
- 发布时间：具体时间未明确给出，但位于 GPT-3 之后，GPT-4 之前
- 参数量：未具体说明，但通常认为是在 GPT-3 的基础上进行了优化
- 特点：GPT-3.5 包括至少 5 个不同的模型，其中四个针对文本完成任务优化，一个针对代码完成任务优化。这种优化使 GPT-3.5 在特定任务上的表现更加出色。
GPT-4：多模态融合与全面升级
- 发布时间：2023 年 3 月 14 日
- 参数量：虽然未公开具体参数，但有报道指出可能超过 1 万亿参数，远超 GPT-3
- 特点：GPT-4 是目前最先进的版本，具备多模态处理能力，可以处理文本、图像、音频等多种类型的数据。这使得 GPT-4 在图像 - 文本交互任务、复杂的逻辑推理任务等方面表现出色。
二、不同参数规模模型的深度剖析
7B（70 亿参数）：复杂自然语言处理的主力军
拥有 70 亿个可训练参数的模型在深度学习领域已属于较大规模。这些参数包括神经网络中的权重和偏置，在训练过程中通过反向传播算法不断更新，以优化模型对数据的拟合能力。此类模型在自然语言处理领域表现出色，能够处理如文本分类、情感分析、问答系统等复杂任务，并展现出较高的准确率和效率。在电商平台的商品评论情感分析中，7B 参数规模的模型能够准确判断用户评论的情感倾向，无论是正面、负面还是中性评价，都能快速识别，为商家提供有价值的市场反馈信息。
14B（140 亿参数）：复杂模式学习与多模态处理
140 亿参数的模型规模更大，复杂度也更高。它拥有更强的表达能力和对复杂模式的学习能力，能够处理更加复杂和多样化的自然语言现象。以猎户星空发布的 Orion - 14B 系列 LLM 模型为例，其核心模型 Orion - 14B - Base 拥有 140 亿个参数，并具备多模态和多任务能力。这意味着它可以处理文本、图像、音频、视频等多种类型的输入和输出。在智能多媒体内容创作中，Orion - 14B - Base 可以根据一段视频素材和简单的文字描述，生成一段生动的视频解说音频，实现了多模态信息的融合与转换，为用户提供了更加丰富和便捷的创作体验。
405B（4050 亿参数）：挑战极限的超大规模模型
Llama 3.1 系列中的旗舰模型 ——405B 模型，拥有高达 4050 亿个参数，是目前已知参数数量极为庞大的模型之一。这种规模的模型在计算能力、数据存储和训练效率上都提出了极高的要求。训练 405B 模型需要使用超过 16,000 个 Nvidia H100 处理器，并通过监督微调和直接偏好优化等方法，进一步提升模型的性能和适应性。然而，巨大的投入也带来了强大的性能回报。405B 模型具备深入理解长篇文本、解决复杂数学难题、生成合成数据等能力。在科研领域，它可以帮助研究人员分析海量的学术文献，提取关键信息，加速科研进展；在金融领域，能够对复杂的市场数据进行分析和预测，为投资决策提供有力支持。
671B（6710 亿参数）：迈向人工智能新高度
以 DeepSeek V3 671B 为例，其拥有 6710 亿字节的参数规模，赋予了模型极为强大的学习与表达能力。更多的参数意味着模型能够捕捉到更复杂的模式和特征，在自然语言处理、图像识别等领域表现卓越。在自然语言处理方面，它能够实现更精准的多语言翻译，对语义的理解和转换更加准确，甚至可以处理一些具有文化背景和隐喻含义的文本；在图像识别中，能够识别出极其细微的图像特征差异，应用于医疗影像分析时，可以更精准地检测疾病，为医疗诊断提供更可靠的依据。
万亿规模模型：
据业内爆料和相关报道，GPT-4 的参数规模达到了万亿级别。有消息称其包含 1.8 万亿参数13。具体而言，它拥有 16 个专家模型，每个 MLP 专家大约有 1110 亿个参数，其中两个专家模型用于前向传播，还有约 550 亿个参数用作注意力机制共享1
三、总结
以下表格汇总了文中提到的所有模型，方便对比其关键信息：
| 模型名字 | 发布时间 | 参数量 | 功能简述 |
|---|---|---|---|
| GPT-1 | 2018 年 | 1.17 亿 | 基于大规模文本数据训练，展示初步文本生成和处理能力 |
| GPT-2 | 2019 年 | 1.5 亿 - 15 亿（多个变体） | 生成文本质量和连贯性显著提升，广泛应用于多项自然语言处理任务 |
| GPT-3 | 2020 年 6 月 | 70 亿、100 亿、120 亿、1750 亿（不同版本） | 处理多样化 NLP 任务，语言生成能力强大，不同版本适应不同需求 |
| GPT-3.5 | GPT-3 之后，GPT-4 之前 | 未明确说明（基于 GPT-3 优化） | 包含至少 5 个模型，4 个针对文本完成任务优化，1 个针对代码完成任务优化 |
| GPT-4 | 2023 年 3 月 14 日 | 可能超 1 万亿（未公开） | 具备多模态处理能力，增强生成、推理和理解能力，提升文本生成质量和创造性 |
| Orion - 14B - Base | - | 140 亿 | 具备多模态和多任务能力，可处理文本、图像、音频、视频等多种类型输入输出 |
| Llama 3.1 405B | - | 4050 亿 | 深入理解长篇文本、解决复杂数学难题、生成合成数据等 |
| DeepSeek V3 671B | - | 6710 亿 | 自然语言处理中精准多语言翻译，图像识别中精准检测细微特征差异 |