1.2.3　技術突破：從全球競速到本土創新

2018年6月，GPT-1的誕生標志著自然語言處理進入預訓練時代。基于Transformer架構、具有117M參數的GPT-1模型首次展示了遷移學習的驚人潛力。OpenAI團隊創造性地采用“無監督預訓練 +有監督微調”的兩階段范式，在文本生成、問答等任務中展現出超越傳統RNN（Recurrent Neural Network，循環神經網絡）模型的性能。這種模式突破了特征工程的局限，使模型能夠自主捕捉語言的內在規律。

技術突破在GPT-3迎來了質變節點。1750億參數的龐然大物在少樣本學習（Few-shot Learning）中展現出令人震撼的泛化能力，其生成的文本在流暢性、邏輯性方面接近人類水平。更關鍵的是，GPT-3模型開始展現出知識涌現特征，在數學推導、代碼生成等復雜任務中表現出超出訓練數據范疇的能力。這預示著大模型已突破單純模式匹配的局限，開始構建某種程度的概念化認知。2023年，GPT-4引入了多模態理解能力，將語言模型的感知維度擴展至視覺領域，標志著通用人工智能的重要里程碑。

而DeepSeek模型的出現打破了GPT原本絕對領先的地位。DeepSeek通過創新的混合架構設計（如動態稀疏激活和分階段訓練），顯著降低了訓練成本。這一突破打破了“算力至上”的固有范式，為中小型企業部署人工智能模型提供了可能。