Aquí tienes una tabla comparando los modelos GPT-1, GPT-2, GPT-3 y GPT-3.5 según algunos criterios:

| Modelo | Fecha de lanzamiento | Parámetros | Tamaño del corpus | Tareas de NLP |
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| GPT-1 | Junio de 2018 | 110 millones | 82 GB de textos web (WebText) | Generación de texto, traducción automática, comprensión lectora y resumen |
| GPT-2 | Febrero de 2019 (versión reducida) Noviembre de 2019 (versión completa) | 1.500 millones (versión reducida) 11700 millones (versión completa) | 40 GB de textos web (WebText) ampliados a 570 GB con Common Crawl (WebText2) | Generación de texto, traducción automática, comprensión lectora y resumen |
| GPT-3 | Mayo de 2020 (beta privada) Septiembre de 2020 (acceso público limitado) Enero de 2021 (acceso público generalizado) | Entre 125 millones y 175 mil millones según la versión. La más usada es la versión DAVINCI con 175 mil millones. | Entre 45 TB y 570 TB según la versión. La más usada es la versión DAVINCI con un corpus llamado Common Crawl + WebText2 + Books1 + Books2 + Wikipedia que suma unos 570 TB. El corpus se llama Pile. | Generación de texto, traducción automática, comprensión lectora, resumen, clasificación de texto, análisis de sentimientos, respuesta a preguntas abiertas y cerradas, conversación natural y muchas otras tareas que se pueden definir mediante ejemplos o instrucciones en lenguaje natural. |
| GPT-3.5| No existe oficialmente como tal. Es un nombre informal que se usa para referirse a las mejoras que OpenAI ha introducido en el modelo GPT-3 desde su lanzamiento inicial hasta la actualidad.| Igual que el modelo original al que se refiere.| Igual que el modelo original al que se refiere.| Igual que el modelo original al que se refiere pero con mayor precisión y robustez gracias a las mejoras en el entrenamiento y la inferencia del modelo.|
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