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gpt3訓練規(guī)模（gpt3 訓練）

發(fā)布時間：2023-03-12 04:19:28 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 127 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于gpt3訓練規(guī)模的問題，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、gpt盒子干嘛用的
2、chatpgt是什么
3、中文gpt3教程
4、GPT Understands, Too

gpt3訓練規(guī)模（gpt3 訓練）

一、gpt盒子干嘛用的

GPT盒子是一種基于GPT模型的應用程序，它可以用于生成自然語言文本。具體來說，GPT盒子可以用于文本生成、自動對話、文本分類、語言翻譯、情感分析等多種自然語言處理任務。

例如，在文本生成任務中，用戶可以輸入一些關(guān)鍵詞或句子，GPT盒子會自動生成一篇與這些關(guān)鍵詞或句子相關(guān)的文章或段落。在自動對話任務中，用戶可以和GPT盒子進行對話，GPT盒子會根據(jù)用戶的問題和回答生成相應的對話內(nèi)容。

二、chatpgt是什么

ChatGPT是OpenAI開發(fā)的大型預訓練語言模型。這是GPT-3模型的一個變體，經(jīng)過訓練可以在對話中生成類似人類的文本響應。

ChatGPT背后的算法基于Transformer架構(gòu)，這是一種使用自注意力機制處理輸入數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡。Transformer架構(gòu)廣泛應用于語言翻譯、文本摘要、問答等自然語言處理任務。ChatGPT可用于創(chuàng)建能與用戶進行對話的聊天機器人。這對客戶服務很有用，因為它提供了有用的信息或只是為了好玩。

ChatGPT使用方法和注意事項:

支持中文和英文，都可以問，它不是Siri這種機器人，他是一種生產(chǎn)力的工具，要把它當作真實的人來對話，可以讓它改進，支持上下文多輪對話，放心大膽的問，每次回答的字數(shù)有應該有限制，可以使用“繼續(xù)問”等來追問，它會繼續(xù)寫。

AI屆已經(jīng)進入新的范式，學會提問題會越來越重要

三、中文gpt3教程

中文gpt3教程如下：

如何創(chuàng)建gpt分區(qū)：

1、選擇硬盤后，選擇【硬盤】欄目下“轉(zhuǎn)換分區(qū)表類型為GUID格式”。

2、然后鼠標點擊【保存更改】。

3.、接著鼠標點擊【確定】。

4、點【是】。

5、然后建立新分區(qū) 。

右鍵點擊表示硬盤的那個圓柱，點擊【建立新分區(qū)】，勾上【建立。

arcman機器人可以編輯多少程序 —— 企業(yè)回答：電話機器人主要就是用來模擬人工通話的一組程序，一般由，CRM系統(tǒng)，語義識別，轉(zhuǎn)換文字，話術(shù)體系，這是軟的部分，再加上底層軟交換和通信模塊一起，合并起來就是一套完整的電話機器人系統(tǒng)。電話機器人可以代替真人進行電話工作的，像是電話營銷。

硬盤gpt格式怎么改 —— 1、點擊桌面左下方的“開始”；2、點擊運行，在“打開”后面的空白框中輸入“cmd”，按下回車；3、輸入命令“diskpart”，然后界面會顯示掛載在主機上的磁盤。如圖，我們接下來將對磁盤2進行格式轉(zhuǎn)換；4、由于將轉(zhuǎn)換的是磁。

跑gpt3的條件 —— 1、必須禁止定制自己的開放式聊天機器人功能。2、需設置內(nèi)容過濾器以避免用戶與Samantha談論敏感話題。3、必須部署自動化監(jiān)控工具監(jiān)視用戶的對話，檢測是否濫用GPT3生成的有害或敏感語句。

gpt3中國可以用嗎 —— 您好，GPT-3在中國是可以使用的。GPT-3是一種最先進的人工智能技術(shù)，它可以根據(jù)輸入的內(nèi)容自動生成文本，并且可以根據(jù)輸入的內(nèi)容自動生成200-500字的文本，而且不會出現(xiàn)重復的內(nèi)容。GPT-3可以用來解決各種問題。

四、GPT Understands, Too

傳統(tǒng)fine-tune（使用訓練數(shù)據(jù)來微調(diào)模型參數(shù)），GPT在自然語言理解任務上未能取得很好的效果，關(guān)于NLU任務的一種新方法P-tuning，采用可訓練的連續(xù)的 prompt embeddings。

實驗表明：

與 discrete prompts類似，僅對輸入進行修改，不同之處在于用differential output embeddings來代替常規(guī)的input embeddings

prompt可以非常靈活，可以插入到context x或者target y中

pseudo tokens（偽標記）

可以從原始詞表V中找到一個better continuous prompts。最后，利用下游損失函數(shù)L，可以對continuous prompts hi 進行differentially optimize

training continuous prompts 存在兩個問題

P-tuning中，使用promp編碼器(LSTM+RELU激活的兩層MLP)將hi建模為一個序列

知識探索

所有prompt search方法都需要一些額外的數(shù)據(jù)來訓練或查找prompt。我們遵循AutoPrompt中的設置，作者從原始TRE-x數(shù)據(jù)集構(gòu)建了一個訓練集，該訓練集與測試集類似，但答案分布略有不同

在傳統(tǒng)的知識探索中，不允許通過fine-tune來改變預先訓練好的模型參數(shù)。試圖評估語言模型在培訓前學習了多少知識。然而，這項工作的基本方面是比較P-tuning和fine-tune，尤其是在像GPT這樣的單向語言模型上。特別感興趣的是以下問題：單向和雙向語言模型是否從P-tuning中獲得了類似的改進？

在知識探索方面，許多事實只能通過硬編碼，而不能通過語言模型進行推斷。參數(shù)的微調(diào)可能會導致遺忘。相反，P-tuning不會改變預先訓練的模型的參數(shù)，而是通過尋找更好的continuous prompt來存儲知識。此外，在Bert和GPT采用P-tuning存在明顯的差異，使用MP+FT進行微調(diào)非常有效，但是GPT并不像BERTs那樣從MP+FT中受益更多。P-tuning與單向語言模型表現(xiàn)出更好的親和力。在里面就更大的型號而言，例如具有110億個參數(shù)的MegatronLM2，雖然微調(diào)幾乎不起作用，但Ptuning仍然適用，并在LAMA上達到了最先進的水平。

WiC和MultiRC都有相對較大的train sets,標準fine-tune可以從更大的數(shù)據(jù)集中獲得比P-tuning更多的優(yōu)勢。相反，在低資源環(huán)境下，P-tuning更有益

在base模型的規(guī)模下，在7項任務中，有6項任務的gpt2-base的P-tuning相比優(yōu)于基于bert的模型的最佳結(jié)果，除了Wic。

與BERT-larger-base相比，帶有P-tuning的GPT2在7項任務中有4項任務顯示出優(yōu)勢

唯一的例外是WiC任務，fine-tune取得最佳結(jié)果，推測這是因為詞義消歧任務不適用于prompt-based MLM prediction

用原始訓練集中32個未使用的樣本構(gòu)建了一個新的開發(fā)集（Ddev32）設置公平比較之下，P-tuning在所有任務上都顯著優(yōu)于PET和PET best。更有趣的是，P-tuning甚至在7項任務中的4項任務上優(yōu)于GPT-3、PET（Ddev）和iPET（Ddev）。

盡管P-tuning在大多數(shù)任務中都能取得最佳效果，但在難以表述為完形填空問題的任務（例如WiC）中，微調(diào)的效果會更好

以上就是關(guān)于gpt3訓練規(guī)模相關(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。