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    gpt-3模型

    发布时间:2023-03-13 07:02:31     稿源: 创意岭    阅读: 125        问大家

    大家好!今天让创意岭的小编来大家介绍下关于gpt-3模型的问题,以下是小编对此问题的归纳整理,让我们一起来看看吧。

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    本文目录:

    gpt-3模型

    一、chatgpt数据库大小

    Chatgpt使用了GPT模型,模型参数非常庞大,目前最新的GPT-3模型参数数量超过了1.75亿个。因此Chatgpt数据库的大小取决于具体使用的GPT模型和语料库大小,一般来说都是以GB为单位。不同版本和使用场景下的Chatgpt数据库大小可能会不同。

    二、告别面向Google编程,Copilot测试版本体验

    最近OpenAI和GitHub联合发布了一个名为Copilot代码生成工具。这个工具基于GPT-3自然语言处理模型开发,并使用GitHub上的数十亿行代码作为训练数据,实现在写代码时自动提供代码建议的功能。

    目前该产品已经在Vscode extenison中上线。作为长期面向Google编程的小白,当然是偷懒等不了明天,早早在官网排队等待试用名额,幸运地在一两周前获得了试用机会。

    一周的体验下来,我认为Copilot的功能相较于其他代码补齐工具而言更加强大,更加灵活,甚至有时让我有种仿佛Copilot真的能读懂我的想法和代码,并且将其实现的感觉。显著提高了写码效率。

    大家对GPT-3并不陌生 - 或许是2020年最火的自然语言处理模型,训练成本接近500万元,模型参数超过1750亿个。他是一个自回归模型,通俗理解就是输入一段文本的前一部分,预测接下来的文本的概率分布。GTP-3 自问世以来就被开发成几十个大大小小的不同应用,例如进行一些创作性写作(诗歌,小说等),编写前端代码(debuild.co)等等。

    鲁迅曾经说过,XXX是最好的语言,既然GTP-3在语言方面如此有天赋,那么在写代码方面应该也会有所建树吧。果然CodeX - 基于GTP-3微调后的编程语言版本也在不久后问世,而Copilot正是CodeX的第一个商业化应用。

    Copilot官网中列举了Copilot的四个使用方向:

    可以说,如果真的能实现上述所说的四点,那么真的是可以极大地提高代码编写效率,在拿到试用资格后,我就如上几点进行了体验和测试,究竟能不能达到官网上所说的神奇效果呢?

    首先我创建了一个新的项目,正巧当时打算瞄一眼比特币的价格,对了,要不让Copilot帮我写一个吧!我在注释中定义了想要的函数,看看Copilot能不能读懂我的意思呢?

    第一次运行的时候我实实在在地被“惊吓”到了,Copilot似乎是理解了我的注释,刚开始定义函数,Copilot就迫不及待给我推荐了传入的参数,紧接着又推荐了完整的函数代码。虽然之前也存在类似语言转代码生成工具,但是使用的丝滑程度和生成代码的准确度上,个人感觉Copilot都遥遥领先于其他工具。

    更多时候,我们需要在已有代码上进行添加或者修改,其中不乏需要写一些功能,格式较为相似的函数。有时我会选择直接复制粘贴函数然后进行修改,但是一旦需要修改的变量较多,往往会遗漏导致测试时报错。那么在类似场景下,Copilot是否能给我们提供一个更合适的“参考答案”呢?

    我用以下代码进行了一个简单测试,在DeepaiImageApi模块中,我想要通过两个不同函数分别实现将图片数据和图片url传给DeepAI提供的API接口。在我定义了第一个函数方法之后,来看看Copilot是否能根据我的注释直接生成我想要的代码吧:

    结果是非常Amazing啊,可以看出Copilot不仅提供了符合范式的函数名,代码以及符合项目代码的参数调用,并且对函数内容也有相对应的改动(request.post中传入的files参数由image变成了url)。说明copilot的确将本地文件中的代码作为了模型的输入值,并且很好地“理解”了代码中的重要特征,如格式,规范,结构等等。

    总体而言,虽然Copilot生成的代码在多数情况下还需要检查和调整,但是他革命性的代码生成效果还是把初步接触Copilot的我惊艳到了,有时就算程序已经写好,我还是会特意按下Ctrl+Enter查看copilot提供的不同思路和方法。

    最后夹带一点点个人观点,有人质疑Copilot成熟以后或许会抢走部分程序员的饭碗,或者让程序员自主思考的能力逐渐退化,作为一个入门码农来说我目前觉得并不需要担心。Copilot给我的感觉像是一个专门提供给程序员的Google,或是一套整理齐全,索引完备的代码答案库,在面对多数人遇到过的类似问题的时候,可以提高编程效率,减少面向Google编程时搜索合适答案的时间。

    而另一方面,GTP-3本质上是一个自回归模型,我们无法依赖其提供给我们更加创新的算法或代码方案,当大多数程序员从重复且枯燥的代码中解放出来的时候,或许会就有更多的人类智慧被利用在创新性的工作中,从而加速行业的进步。

    三、chatgpt3.0和3.5的区别

    chatbot GPT-3.0和GPT-3.5之间的主要区别在于它们的模型大小。GPT-3.0有175亿个参数,而GPT-3.5有1150亿个参数,是GPT-3.0的六倍大小。

    GPT-3.0模型的每个层的节点数都比GPT-3.5的少,但GPT-3.5的每个层的节点数都比GPT-3.0的多。GPT-3.0有12层,而GPT-3.5有24层,是GPT-3.0的两倍大小。

    GPT-3.0的模型参数的大小更小,可以更轻松地在更小的设备上运行,更容易在更短的时间内训练。

    GPT-3.5的模型参数更大,可以实现更复杂的计算任务,可以更好地处理更复杂的任务,比如语义理解和自然语言处理。

    总的来说,GPT-3.0和GPT-3.5之间的主要区别在于模型大小,GPT-3.5的模型参数更大,可以实现更复杂的计算任务,可以更好地处理更复杂的任务。

    四、GPT的auto-regressive语言模型架构在信息表示方面有什么架构上的缺陷?具体如何改进?

    1) GPT

    在Bert 之后,OpenAI 的 GPT-2 就是其中之一。它在文本生成上有着惊艳的表现,其生成的文本在上下文连贯性和情感表达上都超过了人们对目前阶段语言模型的预期。仅从模型架构而言,GPT-2 并没有特别新颖的架构,它和 transformer 的 Decoder 类似。相比较于GPT-1,GPT -2 使用了更大的预料,更大和更深的模型。

    从transformer的decoder里移除了decoder对encoder的attention部分。也就是消除掉了seq2seq的过程。

    GPT是一个语言模型,每一个时刻只能看见当前时刻前面时刻的信息,是一个auto regressive的过程。

    GPT2,hidden state的大小有变化,根据层数的多少有small,medum,large,extra large的划分。

    GPT的训练过程是交叉式的预测下一个单词,测试的时候是输入一个句子生成另外一个句子。

    GPT的预训练就是训练一个语言模型。而bert的预训练是masked language model和nsp的任务。

    GPT由多个decocer block组成,每一个decoder block由masked self-attention和feed forward neural network组成。

    一个timestamp的hidden state经过线性层转换为vocab size大小的embedding, 然后经过softmax,算出每个词汇的概率,找出其中概率最大的词作为预测输出,然后下一个时刻的词作为真实输出,计算两者的cross entropy来训练模型。

    每一个timestamp后面的位置都mask掉,设置一个负无群大的值,做softmax的时候,该位置的值就为0。

    2)总结

    • transformer decoder的构造

    • 预训练的时候做语言模型的训练

    • GPT2用更多更深的block

    • BERT是做NLU,generation做不了

    • GPT天生就是语言模型,非常适合做generation的任务,在bert里能做的在gpt里也可以做

    • 除了GPT-2 ,GPT-3依旧延续自己的单向语言模型训练方式,只不过把模型尺寸增大到了1750亿,并且使用45TB数据进行训练

    以上就是关于gpt-3模型相关问题的回答。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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