【新智元导读】自GPT-2以来，大模型的整体架构虽然未有大的变化，但从未停止演化的脚步。借OpenAI开源gpt-oss（120B/20B），Sebastian Raschka博士将我们带回硬核拆机现场，回溯了从GPT-2到gpt-oss的大模型演进之路，并将gpt-oss与Qwen3进行了详细对比。 Dropout是一种传统的防止过拟合的技术，在训练过程中随机「丢弃」一部分网络层的激活值或注意力分数（即将其设为零），GPT-2之后的多数现代LLM中很少再使用Dropout。 这很可能是因为LLM通常在海量的数据集上进行单轮训练，这与当初Dropout诞生时所针对的那种动辄训练数百轮的场景截然不同。 其优势来自于门控带来的额外的乘法交互，增强了模型的表达能力。在训练得当的前提下，更深更窄的网络往往胜过更浅更宽的网络。 除了上文提到的把前馈模块升级为SwiGLU之外，gpt-oss还用多个前馈模块替换了单个前馈模块，并在每个token生成步骤中只启用其中的一个子集。 从GPT-2入手，你可以把重心放在基础要素上（注意力机制、位置嵌入、归一化以及整体训练流程），而不会被新架构里层出不穷的功能与微调细节「淹没」。 当然，基准成绩不等于真实可用性。据这几天的试用，gpt-oss的能力不俗，但也存在不少人所观察到的，幻觉倾向相对偏高（这点在模型卡中也有提及）。
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? 阚威武记者 张建伟 摄
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? 毕春光记者 王珂 摄
? 相较于2.5系列，新版本在中英文理解、复杂指令遵循、工具调用等维度实现了显著增强，同时大幅减少了知识幻觉，让模型更智能、更可靠。女人尝试到更粗大的心理变化
