从GPT-1到GPT-4，GPT系列经历了从基础架构探索到大规模预训练、再到多模态能力与安全性提升的跨越。下面分阶段介绍这些技术迭代及关键突破：
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小模型

GPT-1：生成预训练的奠基之作

  • Transformer架构应用：
    GPT-1（1.1亿参数）基于Transformer解码器架构，这一架构由Vaswani等人提出，使得模型能够并行处理序列数据，显著提升了训练效率和上下文捕捉能力。
  • 预训练与微调模式：
    模型先进行无监督预训练（基于大规模文本数据学习语言规律），再通过有监督微调适应具体任务。这种“预训练-微调”范式为后续大规模语言模型提供了重要思路。

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GPT-2：大规模生成能力的突破

  • 规模扩展：
    GPT-2（15亿参数）在参数数量和训练数据上大幅超过GPT-1，令模型能捕捉更丰富的语言细节与长距离依赖关系。
  • 零样本泛化：
    GPT-2展示了在未经过任务特定微调的情况下，通过上下文提示即可完成多种任务的能力，这种零样本（zero-shot）学习能力证明了规模扩展带来的意外收益。
  • 文本生成质量：
    得益于大规模预训练，GPT-2能够生成连贯、逻辑性较强的长文本，使得生成结果在流畅性和一致性上有了质的飞跃。
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大模型

GPT-3：超大规模与少量学习的飞跃

  • 参数规模激增：
    GPT-3拥有高达1750亿个参数，相较于GPT-2的规模增长，使得模型在捕捉语言特征和知识储备上更为强大。
  • 少量学习（Few-shot/In-context Learning）：
    GPT-3能够通过提供少量示例（甚至在零样本情况下）理解任务需求，直接在提示中学习如何完成任务，大大降低了对专门微调的依赖。
  • 多任务能力：
    模型展示了在翻译、问答、摘要等多种任务中的出色表现，尽管在事实准确性和细节一致性上仍有改进空间。

OpenAI Codex

  • 主要特点

    • 代码生成专长： Codex 是在 GPT‑3 模型的基础上，针对编程任务进行专门微调的版本。它不仅能理解自然语言描述，还能将这些描述转换成多种编程语言（如 Python、JavaScript、Go 等）的代码，广泛应用于 GitHub Copilot 等工具中。
    • 多语言支持： 除了常用编程语言，Codex 还能处理多种脚本和查询语言，帮助开发者快速补全代码或生成代码片段。

  • 核心技术

    • Transformer 架构： 基于标准 Transformer 解码器，利用自注意力机制捕捉代码中的语法和语义关系。
    • 大规模预训练与微调： 预训练阶段在海量互联网文本上进行，随后通过大量 GitHub 上公开代码数据进行微调，专门针对编程任务进行优化。
    • 指令调优与 RLHF： 结合指令微调技术，使得模型能更好地理解用户的编程指令，并通过基于人类反馈的强化学习（RLHF）进一步优化生成质量。

GPT‑3.5

  • 主要特点

    • 自然语言理解与生成： GPT‑3.5 是 GPT‑3 的升级版，在文本生成、对话和多任务学习上有了显著提升，能够更准确地遵循用户指令，实现零样本和少样本学习。
    • 对话优化： 其在对话场景下表现尤为出色，是目前 ChatGPT 背后的核心模型之一。
    • 多任务适应性： 无论是文本创作、问题回答还是代码生成，GPT‑3.5 都表现出较强的泛化能力和灵活性。

  • 核心技术

    • Transformer 解码器架构： 依然采用基于 Transformer 的结构，使其具备强大的上下文捕捉和长距离依赖建模能力。
    • 大规模预训练： 利用海量文本数据进行预训练，获得广泛的世界知识。
    • 指令微调和 RLHF： 通过在微调阶段使用指令数据以及人类反馈（RLHF），进一步提高了模型对用户指令的响应准确性和生成内容的安全性。
    • 链式思维（Chain-of-Thought）： 部分应用中引入了链式思维技术，增强了复杂问题的推理能力。

GPT-4：多模态能力与高质量对齐新时代

  • 多模态输入：
    GPT-4不仅支持文本，还能处理图像等其他模态的信息，实现跨模态的理解与生成，为更多实际应用场景提供可能。
  • 强化学习与人类反馈（RLHF）：
    结合强化学习和人类反馈对模型进行精细调优，使输出更准确、更符合人类期望，同时有效降低了有害或不准确信息的生成风险。
  • 高级推理与安全性改进：
    GPT-4在复杂问题的逻辑推理、深度理解等方面有显著提升，并在生成过程中加强了安全性与一致性，提升了模型的整体可靠性。
  • 应用拓展：
    得益于多模态能力与更高效的对齐策略，GPT-4在学术研究、商业应用以及跨领域创新上都展现出更广泛的潜力。
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总结

  • 基础架构革新： 从最初的Transformer架构，到预训练与微调的策略，为语言模型的发展奠定了坚实基础。
  • 规模与数据驱动： 随着参数规模的不断扩大和训练数据量的激增，模型在语言生成和理解上的能力呈指数级提升。
  • 少量学习与零样本能力： GPT-3引入的少量学习和上下文学习能力，使得模型在面对未知任务时展现出强大的适应性。
  • 多模态与安全对齐： GPT-4不仅扩展了输入维度，还通过RLHF等技术显著提升了输出质量和安全性，为未来AI的应用开辟了新方向。

整体而言，从GPT-1到GPT-4，每一代模型都在架构、训练策略、数据规模以及对齐技术上取得了重要突破，推动了自然语言处理领域不断向前发展。

o‑系列模型

  • 主要特点

    • 专注推理与决策： o‑系列模型（如 o1、o3‑mini 等）是 Azure OpenAI 服务中针对高阶推理和问题解决任务设计的模型。这些模型不仅能够生成自然语言，还侧重于结构化输出和复杂问题的逻辑推理。
    • 多模态能力： 部分 o‑系列模型支持多模态输入（例如文本和图像），这使得它们在跨领域任务和视觉理解方面具备优势。
    • 高效低延迟： 经过专门优化，o‑系列在响应速度和资源利用上表现突出，适合需要实时反馈的应用场景。

  • 核心技术

    • 优化的 Transformer 架构： 在基础 Transformer 架构上，o‑系列模型通常会引入专门的改进（如混合专家模型、部分激活机制）以增强推理能力。
    • 预训练与定向微调： 利用大规模预训练数据，并在后续通过针对性微调和 RLHF 进行强化，使模型在复杂推理和任务规划上更为精准。
    • 多模态输入处理： 对于支持图像输入的版本，融合了视觉模块和文本生成模块，实现了跨模态信息的统一处理。
    • 结构化输出和工具调用： o‑系列模型支持生成结构化数据（如 JSON 格式），并能与外部工具进行交互，辅助完成复杂决策和任务规划。

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DeepSeek系列模型的技术演进

DeepSeek-V1

发布时间：2024 年初
主要特点

  • 基础复现与数据处理：DeepSeek-V1 延续了 LLaMA2 的稠密（Dense）Transformer 架构，重点在于利用高质量、经严格去重、过滤和混洗的数据（共计约 2 万亿 Token 中英双语数据）来做 Scaling Laws 实验，打牢基础。
  • 注意力机制：7B 模型采用标准的多头注意力（MHA），而 67B 模型则使用 Grouped-Query Attention (GQA) 来降低 KV 缓存的内存开销，从而降低推理成本。

局限性

  • 模型在生成响应时容易重复、幻觉现象明显，对敏感信息的处理也未达到最优水平。

DeepSeek-V2

发布时间：2024 年 5 月左右
主要特点

  • 架构升级：从 Dense 到 MoE
    • 引入了 Mixture of Experts (MoE) 架构，大幅提升了计算效率。MoE 通过只激活部分专家模块，使得每个 token 仅激活少数参数（例如，激活 21B 参数而非全部 236B），大幅降低显存占用。
    • 同时引入了多头潜在注意力（Multi-Head Latent Attention，MLA），利用低秩压缩技术来减少 KV 缓存需求，从而加速推理速度。
  • 成本优势
    • DeepSeek-V2 在训练成本上表现更优，其经济性使得每输出百万个 Token 的成本大幅低于传统大模型。
  • 性能提升
    • 在保持或超越同类模型性能的同时，通过 MoE 和 MLA 架构在效率和成本上均取得显著优势。

DeepSeek-V3

发布时间：2024 年 12 月
主要特点

  • 大规模参数与高效训练
    • 模型参数达 671B（其中每个 token 激活约 37B 参数），在 V2 的基础上进一步扩大规模，同时保持较低的训练成本（约 5.58 百万美元）。
  • 核心技术延续与提升
    • 继续采用 V2 的 MoE 架构和 MLA 技术，并在此基础上整合了 FP8 混合精度训练、无辅助损失的负载均衡策略以及多 Token 预测（MTP）技术，使得训练效率和推理速度得到进一步提升。
  • 扩展上下文窗口
    • 利用高效的上下文扩展技术（例如 YaRN），将模型的上下文窗口从传统的 4K 扩展至 128K甚至更长，适用于长文本生成和复杂任务。
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DeepSeek-R1（包括 R1-Zero 与 R1）

发布时间：2025 年 1 月
主要特点

  • 专注推理能力
    • R1 系列模型在 V3-Base 架构的基础上，通过引入纯强化学习（RL）来进一步激发模型的推理和逻辑自我纠正能力。其中 R1-Zero 完全使用 Group Relative Policy Optimization (GRPO) 算法进行 RL 训练，而不依赖于监督微调（SFT）。
  • 奖励系统设计
    • 采用基于规则的奖励系统，包括准确性奖励（检查数学答案、代码测试结果等）和格式奖励（强制将思考过程置于特定标记内）。此外，为了解决语言混合和响应不一致的问题，进一步加入了“语言一致性奖励”。
  • 冷启动数据与多阶段训练
    • 为应对 RL 早期的不稳定性，R1 引入了“冷启动”数据：先用少量高质量长链推理数据对模型进行 SFT，再通过 RL 进行强化训练，最终实现了模型在数学、代码和复杂推理任务上与 OpenAI o1 相媲美的性能。
  • 知识蒸馏
    • 基于 R1 生成的高质量推理数据，还推出了多个经过蒸馏的小模型（如基于 LLaMA、Qwen 等），使得在资源受限的环境下也能部署具有强大推理能力的模型。
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总结

  • 从 V1 到 V2：DeepSeek 首先在 V1 中通过数据清洗和基础架构复现（LLaMA2 风格）奠定基础，随后在 V2 中引入 MoE 和 MLA 技术，实现了从全激活 Dense 模型向稀疏激活模型的转变，大幅降低了训练和推理成本，同时提高了效率。
  • 从 V2 到 V3：在 V3 中，DeepSeek 在保持 V2 架构优势的基础上，通过扩大参数规模、优化混合精度训练（FP8）、改进负载均衡和引入多 Token 预测技术，使得模型性能和上下文处理能力大幅提升，接近甚至媲美封闭模型的水平。
  • 从 V3 到 R1：R1 系列通过纯 RL（GRPO 算法）和精心设计的奖励体系，在 V3-Base 的基础上进一步增强了模型的推理和逻辑自我纠正能力，同时结合冷启动数据和多阶段训练，解决了语言混合、可读性差等问题，最终形成了适用于专业领域的高性能推理模型。知识蒸馏技术则将这种强大推理能力迁移到小型模型上，便于广泛部署。

这种技术演进展示了 DeepSeek 如何在有限资源和严苛成本约束下，通过算法与架构创新不断突破大模型的性能瓶颈，逐步实现从通用文本生成到复杂逻辑推理的跨越，最终挑战国际顶尖水平。
我们后面几期会着重讲讲这篇文章出现到的一些重要技术。