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gpt3官網(wǎng)（gpt-3 github）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-12 14:01:44 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 70 問(wèn)大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于gpt3官網(wǎng)的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、跑gpt3的條件
2、gpt3.0和3.5區(qū)別
3、finetune模型和gpt3的差別
4、gpt3顯存要求

gpt3官網(wǎng)（gpt-3 github）

一、跑gpt3的條件

1、必須禁止定制自己的開(kāi)放式聊天機(jī)器人功能。

2、需設(shè)置內(nèi)容過(guò)濾器以避免用戶與Samantha談?wù)撁舾性掝}。

3、必須部署自動(dòng)化監(jiān)控工具監(jiān)視用戶的對(duì)話，檢測(cè)是否濫用GPT3生成的有害或敏感語(yǔ)句。

二、gpt3.0和3.5區(qū)別

1. GPT3.0 是一種開(kāi)放式自然語(yǔ)言處理技術(shù)，用于從龐大的文本數(shù)據(jù)庫(kù)中學(xué)習(xí)特定行為或語(yǔ)言特性，允許計(jì)算機(jī)通過(guò)使用自然語(yǔ)言進(jìn)行自主活動(dòng)。GPT3.5是基于GPT3.0的升級(jí)版本，采用的是以模型及數(shù)據(jù)集的方式提升數(shù)據(jù)量的算法。

2. GPT3.0 集成了許多基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，例如句法分析，語(yǔ)義理解，語(yǔ)料庫(kù)建模，預(yù)測(cè)等。GPT3.5利用超過(guò)100種技術(shù)來(lái)構(gòu)建模型和使用超過(guò)7個(gè)數(shù)據(jù)集來(lái)改善模型，提升模型精度。

3. GPT3.0 的語(yǔ)料庫(kù)覆蓋了超過(guò)40億個(gè)句子，基本上涵蓋了所有領(lǐng)域，而GPT3.5擴(kuò)大了語(yǔ)料庫(kù)的規(guī)模，擴(kuò)大到八十億個(gè)句子，其語(yǔ)料庫(kù)覆蓋的范圍也更全面。

4. GPT3.0 單次發(fā)送的文本數(shù)量較少，而GPT3.5可以處理千萬(wàn)級(jí)以上的文本，可以在短時(shí)間內(nèi)完成更多任務(wù)。

三、finetune模型和gpt3的差別

1）訓(xùn)練時(shí)間：finetune模型需要很長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間，而GPT-3則不用訓(xùn)練，只需要在現(xiàn)有的參數(shù)上進(jìn)行微調(diào)即可。

2）計(jì)算量：finetune模型需要大量的計(jì)算資源，而GPT-3只需要很少的資源。

3）訓(xùn)練數(shù)據(jù)：finetune模型需要大量的標(biāo)記數(shù)據(jù)，而GPT-3只需要一小部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

4）精度：finetune模型的精度比GPT-3要高得多，它能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)結(jié)果。

5）使用價(jià)值：finetune模型更適合用于實(shí)際的人工智能應(yīng)用，而GPT-3更適合用于實(shí)驗(yàn)性的應(yīng)用。

四、gpt3顯存要求

僅僅是加載模型參數(shù)就需要數(shù)百GB的存儲(chǔ)空間，遠(yuǎn)超單個(gè)GPU的容納能力。

因此，多卡并行被視為AI大模型推理的必然選擇。

但現(xiàn)有的推理系統(tǒng)仍舊存在不少弊端。