2019年,OpenAI团队发布了GPT-2模型,该模型的参数量比GPT-1大了10倍,达到了1.5亿个。GPT-2模型在生成自然语言文本的质量和流畅度方面比GPT-1有了很大的提升,可以生成更加自然、连贯的文本。同时,GPT-2模型还可以完成文本分类、情感分析等任务。
2020年,OpenAI团队发布了GPT-3模型,该模型的参数量达到了1.75万亿个,是GPT-2的100倍。GPT-3模型在生成自然语言文本的质量和流畅度方面比GPT-2有了更大的提升,同时还可以完成各种自然语言处理任务,包括问答、文本分类、机器翻译等。GPT-3模型的表现引起了广泛关注,并且成为了自然语言处理领域中的里程碑式的成果。
2021年,EleutherAI发布了GPT-Neo模型,该模型基于GPT-3模型进行了改进和优化,是一个开源的、去中心化的预训练语言模型。GPT-Neo模型的参数量达到了8.3亿个,虽然比GPT-3小了很多,但是在各种自然语言处理任务上表现优秀,并且可以帮助更多的研究者和开发者进行自然语言处理工作。