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gpt2和gpt3（gpt2和gpt3區(qū)別）

發(fā)布時間：2023-05-22 05:59:13 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 90

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本文目錄:

做新藥都有哪些指導(dǎo)書
GPT模型是什么？它們真的會走進千家萬戶嗎？
GPT的auto-regressive語言模型架構(gòu)在信息表示方面有什么架構(gòu)上的缺陷？具體如何改進？
gpt2可以用3的模型嗎

gpt2和gpt3（gpt2和gpt3區(qū)別）

做新藥都有哪些指導(dǎo)書

要很多很多指導(dǎo)書。
根據(jù)你做的是什么藥物來分。
課題編號說明
FQ-表示質(zhì)量控制分論。
FE-表示有效性分論。
FS-表示安全性分論。
GPH-表示藥學(xué)部分各論。
GCL-表示臨床部分各論。
GPT-表示藥理毒理部分各論。
I-表示各論中各專題的編號。
i-表示某《指導(dǎo)原則》的修訂次數(shù)。
【Z】【H】【S】分別表示中藥、化學(xué)藥物、生物制品的《指導(dǎo)原則》。
序號課題類別課題名稱編號
1 化學(xué)藥物分論化學(xué)藥物質(zhì)量控制研究技術(shù)指導(dǎo)原則〔H〕FQ－1
2 化學(xué)藥物分論化學(xué)藥物安全性研究技術(shù)指導(dǎo)原則〔H〕FS－1
3 化學(xué)藥物分論化學(xué)藥物有效性研究技術(shù)指導(dǎo)原則〔H〕FE－1
4 中藥、天然藥物分論中藥、天然藥物質(zhì)量控制研究技術(shù)指導(dǎo)原則〔Z〕FQ－1
5 中藥、天然藥物分論中藥、天然藥物安全性研究技術(shù)指導(dǎo)原則〔Z〕FS－1
6 中藥、天然藥物分論中藥、天然藥物有效性研究技術(shù)指導(dǎo)原則〔Z〕FE－1
7 化學(xué)藥物藥學(xué)部分各論化學(xué)藥物質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)建立的規(guī)范化過程〔H〕GPH1－1
8 化學(xué)藥物藥學(xué)部分各論化學(xué)藥物原料藥制備和結(jié)構(gòu)確證技術(shù)指導(dǎo)原則〔H〕GPH2－1
9 化學(xué)藥物藥學(xué)部分各論化學(xué)藥物雜質(zhì)研究的技術(shù)指導(dǎo)原則〔H〕GPH3－1
10 化學(xué)藥物藥學(xué)部分各論化學(xué)藥物制劑研究的基本技術(shù)指導(dǎo)原則〔H〕GPH4－1
11 化學(xué)藥物藥學(xué)部分各論化學(xué)藥物質(zhì)量控制分析方法驗證技術(shù)指導(dǎo)原則〔H〕GPH5－1
12 化學(xué)藥物藥學(xué)部分各論化學(xué)藥物穩(wěn)定性研究技術(shù)指導(dǎo)原則〔H〕GPH6－1
13 化學(xué)藥物藥學(xué)部分各論化學(xué)藥物有機溶劑殘留量研究技術(shù)指導(dǎo)原則〔H〕GPH7－1
14 化學(xué)藥物藥理毒理部分各論化學(xué)藥物急性毒性研究技術(shù)指導(dǎo)原則〔H〕GPT1－1
15 化學(xué)藥物藥理毒理部分各論化學(xué)藥物長期毒性研究技術(shù)指導(dǎo)原則〔H〕GPT2－1
16 化學(xué)藥物藥理毒理部分各論化學(xué)藥物一般藥理學(xué)研究技術(shù)指導(dǎo)原則〔H〕GPT3－1
17 化學(xué)藥物藥理毒理部分各論化學(xué)藥物刺激性、過敏性和溶血性研究〔H〕GPT4－1
技術(shù)指導(dǎo)原則
18 化學(xué)藥物藥理毒理部分各論化學(xué)藥物臨床前藥代動力學(xué)研究技術(shù)指導(dǎo)原則〔H〕GPT5－1
19 化學(xué)藥物臨床部分各論化學(xué)藥品臨床藥代動力學(xué)研究技術(shù)指導(dǎo)原則〔H〕GCL1－1
20 化學(xué)藥物臨床部分各論化學(xué)藥物制劑人體生物利用度和生物等效性〔H〕GCL2－1
研究技術(shù)指導(dǎo)原則
21 化學(xué)藥物臨床部分各論化學(xué)藥物臨床研究報告的結(jié)構(gòu)與內(nèi)容技術(shù)指導(dǎo)原則〔H〕GCL3－1
22 化學(xué)藥物臨床部分各論化學(xué)藥物和生物制品臨床試驗的生物統(tǒng)計〔H〕GCL4－1
學(xué)技術(shù)指導(dǎo)原則
23 化學(xué)藥物臨床部分各論化學(xué)藥物、生物制品說明書指導(dǎo)原則〔H〕GCL5－1
24 中藥、天然藥物藥學(xué)部分各論中藥、天然藥物原料前處理的技術(shù)指導(dǎo)原則〔Z〕GPH1－1
25 中藥、天然藥物藥學(xué)部分各論中藥、天然藥物提取純化研究的技術(shù)指導(dǎo)原則〔Z〕GPH2－1
26 中藥、天然藥物藥學(xué)部分各論中藥、天然藥物制劑研究的技術(shù)指導(dǎo)原則〔Z〕GPH3－1
27 中藥、天然藥物藥學(xué)部分各論中藥、天然藥物中試研究的技術(shù)指導(dǎo)原則〔Z〕GPH4－1
28 中藥、天然藥物藥理毒理部分各論中藥、天然藥物臨床前一般藥理研究〔Z〕GPT1－1
技術(shù)指導(dǎo)原則
29 中藥、天然藥物藥理毒理部分各論中藥、天然藥物急性毒性研究技術(shù)指導(dǎo)原則〔Z〕GPT2－1
30 中藥、天然藥物藥理毒理部分各論中藥、天然藥物長期毒性研究技術(shù)指導(dǎo)原則〔Z〕GPT3－1
31 中藥、天然藥物藥理毒理部分各論中藥、天然藥物局部刺激性和溶血性〔Z〕GPT4－1
研究技術(shù)指導(dǎo)原則
32 中藥、天然藥物藥理毒理部分各論中藥、天然藥物免疫毒性〔Z〕GPT5－1
（過敏性、光變態(tài)反應(yīng)）研究技術(shù)指導(dǎo)原則
33 中藥、天然藥物臨床部分各論中藥、天然藥物申請臨床研究的醫(yī)學(xué)理論及文獻〔Z〕GCL1－1
資料撰寫原則
34 中藥、天然藥物臨床部分各論中藥、天然藥物臨床試驗總結(jié)報告的撰寫原則〔Z〕GCL2－1
35 中藥、天然藥物臨床部分各論中藥、天然藥物藥品使用說明書撰寫原則〔Z〕GCL3－1
36 生物制品藥學(xué)部分各論生物制品質(zhì)量控制分析方法驗證技術(shù)審評一般原則〔S〕GPH1－1
37 生物制品藥學(xué)部分各論生產(chǎn)用細胞基質(zhì)研究的技術(shù)審評一般原則〔S〕GPH2－1
38 生物制品藥學(xué)部分各論生物組織提取制品和真核細胞表達制品的〔S〕GPH3－1
病毒安全性評價的技術(shù)審評一般原則
39 生物制品藥學(xué)部分各論體外診斷試劑臨床前研究技術(shù)審評一般原則〔S〕GPH4－1
40 生物制品藥理毒理部分各論治療用生物制品臨床前藥效學(xué)和安全性〔S〕GPT1－1
研究技術(shù)審評一般原則
41 生物制品藥理毒理部分各論預(yù)防用生物制品臨床前安全性評價〔S〕GPT2－1
技術(shù)審評一般原則
42 生物制品臨床部分各論預(yù)防用生物制品臨床研究審評一般原則〔S〕GCL1－1

GPT模型是什么？它們真的會走進千家萬戶嗎？

一款叫GPT的新軟件火爆全球，GPT 是 OpenAI 開發(fā)的一種語言模型，它能夠通過大量文本數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練，掌握語言規(guī)律并生成文本。

GPT分別是三個單詞(Generative 生成型 Pre-trained 預(yù)訓(xùn)練 Transformer 轉(zhuǎn)換模型)，即生成式預(yù)訓(xùn)練模型。它的本質(zhì)是通過預(yù)訓(xùn)練的方式對大量文本數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，從而達到精準(zhǔn)預(yù)測和生成文本的目的。

當(dāng)前GPT還只是應(yīng)用在聊天領(lǐng)域的日常辦公，未來很可能人工智會輻射至各行各業(yè)，從搜索引擎到辦公軟件、從社交媒體到游戲開發(fā)，AI的發(fā)展很快就會以病毒傳播式的速度普及到我們的日常生活中。

最近一段時間，全世界知名的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)全都開始涌入AI市場，資本的涌入和技術(shù)的迭代勢必會讓AI的發(fā)展急劇加速。

目前，GPT技術(shù)已經(jīng)在多個領(lǐng)域得到了應(yīng)用，包括：

1. 語言翻譯：GPT可以將一種語言翻譯成另一種語言，從而幫助人們跨越語言障礙。目前chatGPT支持95種語言，再加上人工智能學(xué)習(xí)，效果比傳統(tǒng)翻譯工具更優(yōu)質(zhì)！

2. 內(nèi)容生成：GPT可以生成高質(zhì)量的文章、新聞報道、小說等文本內(nèi)容，為媒體和出版行業(yè)提供了巨大的幫助。

3. 語音識別：GPT也可以用于語音識別，其原理與文本生成類似。使用GPT進行語音識別的一個好處是可以進行語音到文本的轉(zhuǎn)化，從而將語音轉(zhuǎn)化為可觀看的文本內(nèi)容。

4. 智能客服：GPT可以幫助企業(yè)開發(fā)智能客服系統(tǒng)，為客戶提供更快速、更準(zhǔn)確的服務(wù)。

5. 自然語言理解：GPT可以幫助機器更好地理解人類語言，從而實現(xiàn)更智能的人機交互。

可能很多人都沒有注意到，在過去的短短三十年內(nèi)，人類已經(jīng)經(jīng)歷了三次技術(shù)的迭代，每一次都是以不起眼的形式出現(xiàn)，并迅速顛覆了我們的日常生活方式：

第一次出現(xiàn)的互聯(lián)網(wǎng)跨越了現(xiàn)實空間，將全世界的網(wǎng)友鏈接在一起；

第二次是智能手機，便攜的移動端解放了我們的業(yè)余時間，讓我們可以隨時隨地進行網(wǎng)絡(luò)互動，而隨著ChatGPT的發(fā)布；

第三次技術(shù)革命已經(jīng)開始，而且速度比我們想象中快的多。

gpt的出現(xiàn)標(biāo)志著人類生產(chǎn)力的又一巨大進步！未來，隨著GPT技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，它將在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用，如智能教育、智能醫(yī)療、智能家居、數(shù)字營銷等等?？傊珿PT技術(shù)未來的趨勢和運營場景非常廣泛，并將持續(xù)改變?nèi)藗兊纳a(chǎn)和生活方式。

gpt2和gpt3（gpt2和gpt3區(qū)別）

GPT的auto-regressive語言模型架構(gòu)在信息表示方面有什么架構(gòu)上的缺陷？具體如何改進？

1） GPT

在Bert 之后，OpenAI 的 GPT-2 就是其中之一。它在文本生成上有著驚艷的表現(xiàn)，其生成的文本在上下文連貫性和情感表達上都超過了人們對目前階段語言模型的預(yù)期。僅從模型架構(gòu)而言，GPT-2 并沒有特別新穎的架構(gòu)，它和 transformer 的 Decoder 類似。相比較于GPT-1，GPT -2 使用了更大的預(yù)料，更大和更深的模型。

從transformer的decoder里移除了decoder對encoder的attention部分。也就是消除掉了seq2seq的過程。

GPT是一個語言模型，每一個時刻只能看見當(dāng)前時刻前面時刻的信息，是一個auto regressive的過程。

GPT2，hidden state的大小有變化，根據(jù)層數(shù)的多少有small，medum，large，extra large的劃分。

GPT的訓(xùn)練過程是交叉式的預(yù)測下一個單詞，測試的時候是輸入一個句子生成另外一個句子。

GPT的預(yù)訓(xùn)練就是訓(xùn)練一個語言模型。而bert的預(yù)訓(xùn)練是masked language model和nsp的任務(wù)。

GPT由多個decocer block組成，每一個decoder block由masked self-attention和feed forward neural network組成。

一個timestamp的hidden state經(jīng)過線性層轉(zhuǎn)換為vocab size大小的embedding，然后經(jīng)過softmax，算出每個詞匯的概率，找出其中概率最大的詞作為預(yù)測輸出，然后下一個時刻的詞作為真實輸出，計算兩者的cross entropy來訓(xùn)練模型。

每一個timestamp后面的位置都mask掉，設(shè)置一個負無群大的值，做softmax的時候，該位置的值就為0。

2）總結(jié)

transformer decoder的構(gòu)造

預(yù)訓(xùn)練的時候做語言模型的訓(xùn)練

GPT2用更多更深的block

BERT是做NLU，generation做不了

GPT天生就是語言模型，非常適合做generation的任務(wù)，在bert里能做的在gpt里也可以做

除了GPT-2 ，GPT-3依舊延續(xù)自己的單向語言模型訓(xùn)練方式，只不過把模型尺寸增大到了1750億，并且使用45TB數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練

gpt2可以用3的模型嗎

一般情況下，可以使用GPT-2的模型來做GPT-3的任務(wù)，但是效果不一定理想。因為GPT-3是使用了更強大的數(shù)據(jù)和計算資源進行訓(xùn)練的，所以在許多NLP任務(wù)上都比GPT-2表現(xiàn)得更好，特別是在一些需要更高層次的文本理解和生成任務(wù)上。但由于GPT-3的技術(shù)和資源成本都很高，所以如果只是做一些簡單的文本處理任務(wù)，使用GPT-2模型也是可以的。

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