原标题： GPT (Generative Pre-trained Transformer) 是一种基于Transformer架构的语言模型。GPT的参数量取决于多个因素，主要有两个方面：
导读：
1. 模型规模：模型规模越大，参数量越多，GPT以“层”为单位进行计算，每层包含了一个self-attention机制和前馈神经网络（feed-forward neural n...
1. 模型规模：模型规模越大，参数量越多，GPT以“层”为单位进行计算，每层包含了一个self-attention机制和前馈神经网络（feed-forward neural network），较小的GPT可能只有几层，而大规模的版本可以达到数百甚至上千层。
2. 词汇表大小：词汇表大小决定了输入和输出的单词数量，当训练数据中包含更多不同的单词时，需要增加词汇表大小来确保较低频率单词也能得到良好表示。
根据这些因素，GPT全系列版本（从GPT-1到最新的GPT-3）其参数量也会不断增加，例如：
- GPT-1：约1.17亿个参数
- GPT-2：约15亿个参数
- GPT-3：1750亿至3500亿个参数
