参考：GPT，GPT-2，GPT-3【论文精读】
GPT
Transformer的
解码器，仅已知”过去”，推导”未来”
论文地址：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
半监督学习：无标签数据集预训练模型，有标签数据集 微调
BERT
Transformer的
编码器，完形填空，已知 “过去” 和 “未来”，推导中间值
论文地址：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
GPT-2
zero-ont– 探索 模型泛化能力；兼容下游任务的无障碍使用；
论文地址：Language Models are Unsupervised Multitask Learners
GPT-3
引入
prompt，提升GPT-2的有效性；
论文地址：language models are few-shot learners
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