GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5を比較するテーブルを作成します。
GPT-3.5と呼ばれるモデルはありませんが、GPT-3.Xと呼ばれるGPT-3バージョンが改善されていることに注意してください。これが要求された比較表です：

モデルの起動日モデルサイズパラメーター数レイヤー数自然言語タスクの注意ヘッドのパフォーマンスの最大シーケンス長いシーケンス長
GPT-1 2018 117百万パラメーター117百万12 512 12ウェル、しかし最近のモデルでは
GPT-2 2019 15億パラメーター15億48 1024 16優れた、多くの自然言語タスクでGPT-1を超える
GPT-3 2020 1750億パラメーター1750億96 2048 96傑出した、ほぼすべての自然言語のタスクでGPT-2を上回る
GPT-3.x2021最大60億個のパラメーターは、GPT-3と比較して特定のタスクの最大60億から2048から96の改善ですが、より多くの研究が必要です
自然言語タスクのパフォーマンスデータは一般的であり、特定のタスクとモデルの構成によって異なる場合があることに注意してください。さらに、微細な調整やデータ選択などの他の要因もパフォーマンスに影響を与える可能性があるため、パラメーターとレイヤーの量は常にパフォーマンスと直接相関するとは限りません。