gpt3官网（gpt-3 github）

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本文目录:

• 1、跑gpt3的条件

• 2、gpt3.0和3.5区别

• 3、finetune模型和gpt3的差别

• 4、gpt3显存要求

一、跑gpt3的条件

1、必须禁止定制自己的开放式聊天机器人功能。

2、需设置内容过滤器以避免用户与Samantha谈论敏感话题。

3、必须部署自动化监控工具监视用户的对话，检测是否滥用GPT3生成的有害或敏感语句。

二、gpt3.0和3.5区别

1. GPT3.0 是一种开放式自然语言处理技术，用于从庞大的文本数据库中学习特定行为或语言特性，允许计算机通过使用自然语言进行自主活动。GPT3.5是基于GPT3.0的升级版本，采用的是以模型及数据集的方式提升数据量的算法。

2. GPT3.0 集成了许多基于深度学习的自然语言处理技术，例如句法分析，语义理解，语料库建模，预测等。GPT3.5利用超过100种技术来构建模型和使用超过7个数据集来改善模型，提升模型精度。

3. GPT3.0 的语料库覆盖了超过40亿个句子，基本上涵盖了所有领域，而GPT3.5扩大了语料库的规模，扩大到八十亿个句子，其语料库覆盖的范围也更全面。

4. GPT3.0 单次发送的文本数量较少，而GPT3.5可以处理千万级以上的文本，可以在短时间内完成更多任务。

三、finetune模型和gpt3的差别

1）训练时间：finetune模型需要很长的训练时间，而GPT-3则不用训练，只需要在现有的参数上进行微调即可。

2）计算量：finetune模型需要大量的计算资源，而GPT-3只需要很少的资源。

3）训练数据：finetune模型需要大量的标记数据，而GPT-3只需要一小部分训练数据。

4）精度：finetune模型的精度比GPT-3要高得多，它能够更准确地预测结果。

5）使用价值：finetune模型更适合用于实际的人工智能应用，而GPT-3更适合用于实验性的应用。

四、gpt3显存要求

仅仅是加载模型参数就需要数百GB的存储空间，远超单个GPU的容纳能力。

因此，多卡并行被视为AI大模型推理的必然选择。

但现有的推理系统仍旧存在不少弊端。

比如需要用户对通信、内存等各部分协作进行手动管理，需要额外编译等……导致用户使用门槛居高不下。

为此，大规模并行AI训练系统

以上就是关于gpt3官网相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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