导读： 大模型（LLM）发展普遍呈现“规模定律”特征，即：模型的性能与模型的规模、数据集大 小和训练用的计算量之间存在幂律关系。当前主流大模型普遍是基于Transformer模型进行设计的，Transformer由Encoder（编码器）和Decoder（解码器）两类组件构成，而OpenAI的GPT是Transformer演化树中Decoder-only架构的代表。我们纵观GPT系列模型的发展历程，从GPT-1到GPT-3，参数量从1.1亿大幅提 升至1746亿，GPT-4非官方估计达到万亿参数（根据Semianalysis消息，GPT-4包含1.8万亿参数），实现性能的突破。GPT在众多大模型角逐中能够取得瞩目， 技术角度上，主要源自其可拓展的训练架构与学习范式以及对于数据质量与数据规模的重视。然而，我们认为GPT的成功也并非全部源自技术性因素， OpenAI能够从早期众多的技术路线中识别到并坚定执行这条路线，这需要大模型团队足够的技术前瞻和定力。

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