GPT-1、GPT-2、GPT-3 的区别和联系
本篇博客是对 GPT-1、GPT-2、GPT-3 的系统性介绍，围绕它们的发展背景、结构变化、能力演进及核心联系做深入分析，帮助你理解它们的异同和发展逻辑。
一、背景概览
| 模型 | 发布年份 | 参数量 | 开发机构 | 主要贡献 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-1 | 2018 | 1.17 亿 | OpenAI | 首次展示语言模型预训练能力 |
| GPT-2 | 2019 | 15 亿 | OpenAI | 展示强大的生成能力 |
| GPT-3 | 2020 | 1750 亿 | OpenAI | 引爆大模型应用浪潮 |
二、三代模型的结构和能力对比
| 特征维度 | GPT-1 | GPT-2 | GPT-3 |
|---|---|---|---|
| 架构 | 标准 Transformer Decoder | 深层 Transformer Decoder | 更深更大规模的 Transformer |
| 输入处理方式 | 单向语言建模（Left-to-right） | 单向语言建模 | 单向语言建模 |
| 训练目标 | 语言模型（预测下一个词） | 同上 | 同上 |
| 参数量 | 1.17 亿 | 15 亿 | 1750 亿 |
| 数据规模 | 书籍语料（BooksCorpus） | 40GB WebText | 570GB 以上混合互联网数据 |
| 多任务泛化能力 | 弱 | 中 | 强（zero-shot/few-shot） |
| 可调控性 | 差 | 中 | 强（通过 prompt 控制行为） |
三、核心技术联系（发展脉络）
GPT-2、GPT-3 都是 在 GPT-1 的思想框架上“加大加深”演进的。它们共享以下核心技术基因：
Transformer Decoder 架构
都是基于解码器的自回归生成结构（区别于 BERT 使用编码器）
输入时序是从左到右，逐词预测
语言模型目标（LM Objective）
均采用无监督语言建模，只预测下一个词
不依赖人工标注数据，只用大规模原始文本
迁移学习方式：预训练 + 下游适配
GPT-1 开创：预训练大模型 → 微调到具体任务
GPT-2 开始尝试：直接“zero-shot”测试
GPT-3 成熟实现：few-shot + prompt 构造完成任务
参数暴力驱动性能提升
三者主要差异是：模型规模和数据量的指数级提升
四、每一代模型的重点贡献
GPT-1：奠定基础（2018）
提出 语言模型预训练 + 微调 的通用范式
验证了 Transformer Decoder 的文本生成能力
实验证明预训练显著提升了下游任务性能
GPT-2：开放生成（2019）
模型扩大 10 倍 → 15 亿参数
展示出惊人的“开放文本生成能力”
可生成连贯文章、编故事、做翻译等
引发“滥用担忧”，最初未开源
GPT-3：零样本智能（2020）
参数提升 100 倍 → 1750 亿
提出“In-Context Learning”概念：
只用 prompt（而非微调）即可完成任务
Zero-shot、One-shot、Few-shot 表现优异
引爆了 ChatGPT 的基础
五、GPT 发展路径的共性与趋势
统一的架构：全部采用 Transformer decoder（纯生成式架构）
能力随着规模非线性跃升：
GPT-1 是实验室级
GPT-2 具备泛化性
GPT-3 逼近“通用智能”的外壳
应用方式从微调转向提示词控制（prompt engineering）
底层预训练 → 上层任务泛化能力增强
六、补充说明：GPT-3 与 ChatGPT 的关系
GPT-3 是底层语言模型，不能直接对话
ChatGPT 是用 GPT-3.5（或 GPT-4） 经过人类反馈微调（RLHF）而成的对话系统
GPT-3 是“原始大脑”；ChatGPT 是“调教过后的助理”
七、总结一句话
GPT-1 奠定了预训练语言模型的理论基础，GPT-2 展示了开放生成的潜力，GPT-3 则真正实现了零样本泛化和实用价值的大跃进。
三者的本质一样，区别在于：体积越来越大，能力越来越强，用法越来越灵活。