Gnn界最具指標性的論文是什麼

"Generative Pre-training from Transformers" 是一篇由OpenAI的研究人員在2018年發表的論文，這篇論文是GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列的開山之作，對自然語言處理領域產生了深遠的影響。GPT模型是基於Transformer架構的，Transformer是Google在2017年提出的一種神經網絡架構，用於處理序列數據，尤其是自然語言處理任務。

這篇論文介紹了使用大量未標註的文本數據對模型進行預訓練的方法，然後在特定的任務上對模型進行微調。這種預訓練+微調的策略被證明是非常有效的，它能夠讓模型在許多自然語言處理任務上達到當時的先進水平。

GPT模型的成功催生了後續的GPT-2和GPT-3模型，這些模型在規模和性能上都進一步提升，成為自然語言處理領域的標桿。尤其是GPT-3，它的參數規模達到了1750億，展示了強大的零一泛化能力和生成文本的能力。

雖然"Generative Pre-training from Transformers"不是第一篇介紹Transformer架構的論文，但它對於將Transformer應用於自然語言處理任務，並將預訓練模型提升到一個新的水平起到了關鍵作用。因此，它被認為是自然語言處理領域，尤其是生成式預訓練模型發展的一個裡程碑。