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gpt開源了嗎（gpt-3開源）

發(fā)布時間：2023-03-13 08:38:31 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 136 問大家

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本文目錄:

1、openai的playground和chatgpt有什么區(qū)別
2、Google 子公司deepmind 發(fā)布新的AI語言模型 Gopher
3、新網(wǎng)銀行已經(jīng)應用ChatGPT了嗎？
4、chatgpt梯子有哪些

gpt開源了嗎（gpt-3開源）

一、openai的playground和chatgpt有什么區(qū)別

OpenAI Playground是一個可視化的開源深度學習編程環(huán)境，用于創(chuàng)建、訓練和探索深度強化學習（RL）算法。它提供了一個交互式的編程界面，可以讓用戶輕松地實現(xiàn)RL算法，而無需編寫任何代碼。它使用基于Python的編程語言，并提供了一系列可視化工具來幫助用戶可視化和調(diào)試算法。

ChatGPT是一個小型的預訓練模型，可以用于自然語言處理（NLP）應用，用于生成自然語言回復。它是基于OpenAI GPT-2模型構(gòu)建的，可以讓用戶快速構(gòu)建一個聊天機器人。ChatGPT模型使用經(jīng)過改進的雙向自注意力機制，可以更好地理解輸入文本，并根據(jù)上下文生成更加合理的回復。與OpenAI Playground相比，ChatGPT更加簡單，可以用于快速構(gòu)建聊天機器人，而無需編寫代碼。

二、Google 子公司deepmind 發(fā)布新的AI語言模型 Gopher

谷歌子公司 DeepMind 發(fā)布了 Gopher，這是一個 2800 億參數(shù)的人工智能自然語言處理 (NLP) 模型。基于 Transformer 架構(gòu)并在名為 MassiveText 的 10.5TB 語料庫上進行訓練，Gopher 在 124 項評估任務中的 100 項中優(yōu)于當前其它先進的技術。

作為通用 AI 研究工作的一部分，DeepMind 團隊訓練了 Gopher 和幾個較小的模型，以探索大型語言模型 (LLM) 的優(yōu)缺點。特別是，研究人員確定了增加模型規(guī)?？梢蕴岣邷蚀_性的任務，例如閱讀理解和事實檢查，以及那些不能提高準確性的任務，例如邏輯和數(shù)學推理。該團隊在大量 NLP 基準測試中評估了 Gopher，包括大規(guī)模多任務語言理解 (MMLU) 和 BIG-bench ，并將其性能與 GPT-3 等幾個基準模型進行了比較。

我們注意到一個總體趨勢，即 Gopher 在知識密集型任務上表現(xiàn)出持續(xù)改進，但在推理密集型任務上表現(xiàn)出較少。根據(jù) DeepMind 團隊的說法，Gopher 是為 DeepMind 的語言研究奠定了基礎，特別是在將影響這些模型的評估和部署方式的領域……這種方法是創(chuàng)建服務于社會的大型語言模型的關鍵，進一步推動我們解決智能以推進科學的使命并造福人類。

語言模型預測下一個項目或標記文本序列，考慮到以前的標記；當?shù)褂眠@樣的模型時，將預測輸出作為輸入反饋，該模型稱為自回歸模型?；?Transformer 深度學習架構(gòu)的自回歸語言模型在許多 NLP 任務上創(chuàng)造了最先進的性能記錄，許多研究人員開發(fā)了非常大規(guī)模的模型。雖然 175B 參數(shù) GPT-3 可能是最廣為人知的，但已經(jīng)訓練了更多參數(shù)的模型，包括 178B 參數(shù) Jurassic-1 和 530B 參數(shù) Megatron-Turing NLG 。

收集用于訓練此類模型的大型數(shù)據(jù)集是一項挑戰(zhàn)。幾個這樣的數(shù)據(jù)集已經(jīng)開源，例如 Pile 和 C4 ，并包含從 Wikipedia 等網(wǎng)站上抓取的文檔。DeepMind 團隊擔心，簡單地不分青紅皂白地爬網(wǎng)可能會污染他們的訓練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集以進行基準評估，因為這些數(shù)據(jù)集在網(wǎng)絡上可用。為了防止這種情況，DeepMind 開發(fā)了一個數(shù)據(jù)準備管道和一個名為 MassiveText 的自定義訓練數(shù)據(jù)集。從 C4、Wikipedia、GitHub 和其他來源的內(nèi)容開始，管道過濾掉顯式內(nèi)容，執(zhí)行文檔重復數(shù)據(jù)刪除，并過濾掉測試數(shù)據(jù)。

DeepMind 訓練了 6 個不同大小的模型，從 44M 參數(shù)到 280B 參數(shù)的 Gopher 模型。他們在一組 152 個任務上評估了模型，其中 62 個來自 BIG-bench，57 個來自 MMLU，以及語言建模、閱讀理解、事實檢查、問答和常識的基準任務。對于其中 124 項任務，他們將自己的表現(xiàn)與已知的最先進的表現(xiàn)進行了比較，Gopher 打破了 100 項的記錄。該團隊還調(diào)查了他們的模型在不同規(guī)模上的表現(xiàn)，得出的結(jié)論是“[m]任何學術科目，連同一般知識，看到大的改進僅來自規(guī)?！保?guī)模對邏輯推理、常識和數(shù)學任務有“減少的好處”。

在 Hacker News 關于 Gopher 的討論中，一些評論者想知道它“挖掘”信息的能力是否激發(fā)了它的創(chuàng)建者給它起與前網(wǎng)絡 Gopher 搜索系統(tǒng)相同的名稱。其他人討論了語言模型是否應該被視為“真正的”人工智能：

Gopher 在幾個 NLP 基準測試中的排名可以在 Papers with Code 網(wǎng)站上找到。

三、新網(wǎng)銀行已經(jīng)應用ChatGPT了嗎？

是的，新網(wǎng)銀行目前是國內(nèi)較早探索ChatGPT技術在金融行業(yè)如何應用的企業(yè)。2月15日，新網(wǎng)銀行宣布成為百度文心一言（英文名：ERNIE Bot）首批生態(tài)合作伙伴。后續(xù)將全面體驗并接入文心一言的AI能力，這也是目前國內(nèi)較早初心推出的類ChatGPT應用。

四、chatgpt梯子有哪些

以內(nèi)

1. Shadowsocks：一種開源的網(wǎng)絡代理協(xié)議，可以幫助用戶穿越防火墻，訪問屏蔽的網(wǎng)站和服務。

2. OpenVPN：一種開源的虛擬專用網(wǎng)絡，可以幫助用戶安全的訪問互聯(lián)網(wǎng)。

3. SoftEther：一種開源的多協(xié)議虛擬專用網(wǎng)絡，可以幫助用戶安全的訪問互聯(lián)網(wǎng)。

4. Tor：一種開源的匿名網(wǎng)絡，可以幫助用戶匿名訪問互聯(lián)網(wǎng)。

5. V2Ray：一種開源的網(wǎng)絡代理工具，可以幫助用戶穿越防火墻，訪問屏蔽的網(wǎng)站和服務。

6. WireGuard：一種開源的虛擬專用網(wǎng)絡，可以幫助用戶安全地訪問互聯(lián)網(wǎng)。

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