ChatGPT有多少個參數(shù)

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于ChatGPT有多少個參數(shù)的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、chatgpt是什么?

• 2、chatgpt英文介紹

• 3、chatgpt的playground和chat有啥區(qū)別

• 4、如何用chatgpt寫測試用例

一、chatgpt是什么?

針對程序員會被取代這個問題，我問了一下 ChatGPT ，它是這樣說的：

每一次，不論是 GitHub Copilot 還是 OpenAI Codex，亦或是最近爆火的 ChatGPT，只要一個 AI 工具可以編程，緊跟而來的話題必然是：“程序員是否會因此被替代？”

程序員實慘！職業(yè)威脅一直就沒停息過。

所以，ChatGPT可以編程？這似乎很讓人匪夷所思。

ChatGPT介紹一下??！是一個由OpenAI訓練的大型語言模型，可以進行對話、文本生成、問答等多種任務(wù)。它使用了Transformer架構(gòu)，能夠從大量語料中學習語言特征。

ChatGPT可以在編程領(lǐng)域有多種應(yīng)用，其中一些主要的應(yīng)用如下:

l 代碼生成：可以根據(jù)輸入的需求或描述生成相應(yīng)的代碼。

l 代碼提示：可以根據(jù)用戶輸入的代碼片段，提供相應(yīng)的代碼提示和補全。

l 故障診斷：可以利用ChatGPT分析錯誤日志并給出相應(yīng)的解決方案。

l 文檔生成：可以根據(jù)輸入的代碼生成相應(yīng)的文檔。

l 自動測試：可以根據(jù)輸入的代碼生成相應(yīng)的單元測試。

l 數(shù)據(jù)科學：可以使用ChatGPT來自動生成模型和數(shù)據(jù)集的描述。

不過需要注意的是，ChatGPT是一個非常強大的語言模型，但它并不是萬能的，在生成代碼的場景下還需要人工編程和檢查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依賴程序員的護航，才能確保完成應(yīng)用。說替代程序員的，著實是過度解讀了。

ChatGPT的爆火，讓我想起，同樣會提高程序員開發(fā)效率的低代碼平臺，它的出現(xiàn)也同樣被人類污名化，職業(yè)威脅程序員。

通過低代碼平臺，只需要通過拖拽的方式，或者是編輯幾行基礎(chǔ)代碼，就能快速的開發(fā)出各類應(yīng)用系統(tǒng)。最關(guān)鍵的是低代碼改變了傳統(tǒng)開發(fā)對專業(yè)技能的要求，現(xiàn)在只要掌握一些基礎(chǔ)的代碼知識，甚至不需要任何基礎(chǔ)，就可以進行應(yīng)用系統(tǒng)的開發(fā)！

作為國內(nèi)主流的JNPF低代碼平臺服務(wù)商，JNPF低代碼平臺負責人認為：低代碼的本質(zhì)是解放開發(fā)者的雙手，讓他們從重復的代碼工作中解放出來，低代碼在這個過程中扮演的是“輔助者”角色，而并非“替代者”。因為永遠有一些容易被忽略的邊緣性技術(shù)問題，需要程序員去解決，這是低代碼不能替代的。

而且低代碼并不意味著完全就拋棄代碼，相反在平臺無法滿足一些復雜的業(yè)務(wù)場景時，就需要代碼的輔助，當然這個過程的代碼量要可控，否則就違背了低代碼開發(fā)的本質(zhì)。

而像市場上一些無代碼平臺，確實做到了看不見任何代碼，但是當平臺需要去應(yīng)對復雜業(yè)務(wù)邏輯系統(tǒng)的開發(fā)時，便會顯得力不從心。

二、chatgpt英文介紹

chatgpt英文介紹

ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer）

ChatGPT是美國人工智能研究實驗室OpenAI新推出的一種人工智能技術(shù)驅(qū)動的自然語言處理工具，使用了Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，也是GPT-3.5架構(gòu)，這是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的模型，擁有語言理解和文本生成能力，尤其是它會通過連接大量的語料庫來訓練模型。

這些語料庫包含了真實世界中的對話，使得ChatGPT具備上知天文下知地理，還能根據(jù)聊天的上下文進行互動的能力，做到與真正人類幾乎無異的聊天場景進行交流。ChatGPT不單是聊天機器人，還能進行撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼等任務(wù)。

在OpenAI的官網(wǎng)上，ChatGPT被描述為優(yōu)化對話的語言模型，是GPT-3.5架構(gòu)的主力模型。

ChatGPT具有同類產(chǎn)品具備的一些特性，例如對話能力，能夠在同一個會話期間內(nèi)回答上下文相關(guān)的后續(xù)問題。然而，其在短時間內(nèi)引爆全球的原因在于，在網(wǎng)友們曬出的截圖中，ChatGPT不僅能流暢地與用戶對話，甚至能寫詩、撰文、編碼。

ChatGPT還采用了注重道德水平的訓練方式，按照預先設(shè)計的道德準則，對不懷好意的提問和請求“說不”。一旦發(fā)現(xiàn)用戶給出的文字提示里面含有惡意，包括但不限于暴力、歧視、犯罪等意圖，都會拒絕提供有效答案。

三、chatgpt的playground和chat有啥區(qū)別

ChatGPT的playground和chat有很大的不同，playground是一個實驗室，用于展示和測試ChatGPT的功能，可以讓用戶進行實驗，探索ChatGPT的功能。而chat則是一個實際的聊天機器人，可以與用戶進行實際的聊天，并可以根據(jù)用戶的輸入產(chǎn)生出相應(yīng)的回復。ChatGPT可以根據(jù)用戶的輸入，學習并產(chǎn)生出有意義的回復，這是playground所不能做到的。此外，chat還可以根據(jù)用戶的輸入和語境，自動生成更有意義的回復，這是playground所不具備的功能。

四、如何用chatgpt寫測試用例

ChatGPT是一種自然語言處理技術(shù)，它通常用于自然語言處理任務(wù)，如問答、文本分類、對話生成等。因此，在編寫測試用例時，需要考慮測試目標和測試方法，以確保測試用例的全面性和有效性。

下面是一些編寫測試用例的建議：

確定測試目標：在編寫測試用例之前，需要明確測試目標，即想要測試的ChatGPT模型的哪些方面。例如，你可能想要測試模型在回答特定類型的問題時的準確性，或者測試模型在不同情境下的回答能力等等。

定義測試用例：根據(jù)測試目標，定義一組測試用例，每個測試用例應(yīng)包含一個測試問題和一個預期的答案。測試問題應(yīng)該具有代表性，覆蓋不同主題、類型和難度的問題。預期的答案可以是具體的答案或答案的類別。

編寫測試用例：對于每個測試用例，編寫一個測試問題，確保問題準確、清晰、簡潔，并與測試目標和預期答案相匹配。例如，如果你想測試模型的回答能力，可以編寫一些開放性問題，以期模型提供詳細和有意義的答案。

執(zhí)行測試用例：使用編寫的測試用例來測試ChatGPT模型，并記錄模型給出的實際答案。檢查模型的實際答案是否與預期答案相匹配，并記錄測試結(jié)果。

評估測試結(jié)果：根據(jù)測試結(jié)果，評估模型的性能并找出需要改進的方面。如果測試結(jié)果不滿足預期，可以通過優(yōu)化模型的參數(shù)、增加訓練數(shù)據(jù)等方法來提高模型的性能。

需要注意的是，ChatGPT是一種基于機器學習的技術(shù)，它的性能和效果受到多種因素的影響，包括訓練數(shù)據(jù)、模型結(jié)構(gòu)、超參數(shù)設(shè)置等。因此，在編寫測試用例時需要考慮到這些因素，以確保測試結(jié)果的可靠性。

以上就是關(guān)于ChatGPT有多少個參數(shù)相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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