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    中文版gpt3開(kāi)源(gpt2開(kāi)源)

    發(fā)布時(shí)間:2023-03-12 09:25:25     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 112        問(wèn)大家

    大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于中文版gpt3開(kāi)源的問(wèn)題,以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理,讓我們一起來(lái)看看吧。

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    本文目錄:

    中文版gpt3開(kāi)源(gpt2開(kāi)源)

    一、gpt盒子干嘛用的

    GPT盒子是一種基于GPT模型的應(yīng)用程序,它可以用于生成自然語(yǔ)言文本。具體來(lái)說(shuō),GPT盒子可以用于文本生成、自動(dòng)對(duì)話、文本分類(lèi)、語(yǔ)言翻譯、情感分析等多種自然語(yǔ)言處理任務(wù)。

    例如,在文本生成任務(wù)中,用戶可以輸入一些關(guān)鍵詞或句子,GPT盒子會(huì)自動(dòng)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(dòng)對(duì)話任務(wù)中,用戶可以和GPT盒子進(jìn)行對(duì)話,GPT盒子會(huì)根據(jù)用戶的問(wèn)題和回答生成相應(yīng)的對(duì)話內(nèi)容。

    二、chatgpt3是最新嗎

    是的,ChatGPT-3是最新的一代聊天機(jī)器人開(kāi)發(fā)工具,它使用GPT-3技術(shù)來(lái)幫助用戶快速開(kāi)發(fā)聊天機(jī)器人應(yīng)用程序。

    三、2022年值得關(guān)注的5個(gè)AI趨勢(shì) – thenewstack

    COVID-19 大流行加速了 2021 年人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)的采用。企業(yè)對(duì)自動(dòng)化的需求以及人工智能硬件和軟件的進(jìn)步正在將應(yīng)用人工智能變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

    以下是 2022 年的五種人工智能趨勢(shì):

    趨勢(shì) 1:大型語(yǔ)言模型 (LLM) 定義下一波對(duì)話式 AI

    語(yǔ)言模型是基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)和算法來(lái)確定給定單詞序列在句子中出現(xiàn)的概率,這些模型可以預(yù)測(cè)句子中的下一個(gè)單詞,總結(jié)文本信息,甚至可以從純文本創(chuàng)建可視化圖表。

    大型語(yǔ)言模型 (LLM) 在包含大量數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練。Google 的BERT和 OpenAI 的GPT-2和GPT-3是 LLM 的一些例子。眾所周知,GPT-3 在 570 GB 的文本上訓(xùn)練了 1750 億個(gè)參數(shù)。這些模型可以生成從簡(jiǎn)單的論文到復(fù)雜的金融模型的任何東西。

    包括OpenAI、Hugging Face、Cohere、AI21 Labs在內(nèi)的AI 初創(chuàng)公司正在通過(guò)訓(xùn)練具有數(shù)十億參數(shù)的模型來(lái)突破 LLM 的界限。

    華為的PanGu-Alpha和百度的Ernie 3.0 Titan接受了包括電子書(shū)、百科全書(shū)和社交媒體在內(nèi)的 TB 級(jí)中文數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練。

    2022 年,我們將看到大型語(yǔ)言模型成為下一代對(duì)話式 AI 工具的基礎(chǔ)。

    趨勢(shì)二:多模態(tài)人工智能的興起

    深度學(xué)習(xí)算法傳統(tǒng)上專注于從一種數(shù)據(jù)源訓(xùn)練模型。例如,

    這種類(lèi)型的機(jī)器學(xué)習(xí)與單模態(tài) AI 相關(guān)聯(lián),其中結(jié)果被映射到數(shù)據(jù)類(lèi)型的單一來(lái)源——圖像、文本、語(yǔ)音。

    多模態(tài) AI 是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和對(duì)話式 AI 模型的終極融合,可提供更接近人類(lèi)感知的強(qiáng)大場(chǎng)景。它將視覺(jué)和語(yǔ)音模式結(jié)合起來(lái),將人工智能推理提升到一個(gè)新的水平。

    多模式 AI 的最新示例是來(lái)自 OpenAI 的DALL-E,它可以從文本描述中生成圖像。

    谷歌的多任務(wù)統(tǒng)一模型 ( MUM ) 是多模式 AI 的另一個(gè)例子。它承諾通過(guò)基于從 75 種不同語(yǔ)言中挖掘的上下文信息對(duì)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)先排序,從而增強(qiáng)用戶的搜索體驗(yàn)。MUM 使用 T5 文本到文本框架,比 BERT(流行的基于轉(zhuǎn)換器的自然語(yǔ)言處理模型)強(qiáng)大 1000 倍。

    NVIDIA 的GauGAN2模型將根據(jù)簡(jiǎn)單的文本輸入生成照片般逼真的圖像。

    趨勢(shì) 3:簡(jiǎn)化和流線型 MLOps

    機(jī)器學(xué)習(xí)操作 (MLOps) 或?qū)C(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)的實(shí)踐非常復(fù)雜!

    MLOps 是已納入基于云的 ML 平臺(tái)的概念之一,例如Amazon Web Services的Amazon SageMaker、Azure ML和Google Vertex AI。但是,這些功能不能用于混合和邊緣計(jì)算環(huán)境。因此,邊緣的監(jiān)控模型被證明是企業(yè)面臨的重大挑戰(zhàn)。在處理計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)和對(duì)話式 AI 系統(tǒng)時(shí),邊緣監(jiān)控模型變得更具挑戰(zhàn)性。

    由于Kubeflow和MLflow等開(kāi)源項(xiàng)目的成熟,MLOps 變得相當(dāng)容易獲得。未來(lái)幾年,將出現(xiàn)一種流線型和簡(jiǎn)化的 MLOps 方法,涵蓋云和邊緣計(jì)算環(huán)境。

    趨勢(shì) 4:AI 驅(qū)動(dòng)的低代碼開(kāi)發(fā)

    人工智能將影響 IT 的編程和開(kāi)發(fā)。

    大型語(yǔ)言模型 (LLM) 的興起和更廣泛的開(kāi)源代碼可用性使 IDE 供應(yīng)商能夠構(gòu)建智能代碼生成和分析。

    望未來(lái),期待看到可以從內(nèi)聯(lián)注釋生成高質(zhì)量和緊湊代碼的工具。他們甚至能夠?qū)⒂靡环N語(yǔ)言編寫(xiě)的代碼翻譯成另一種語(yǔ)言,通過(guò)將遺留代碼轉(zhuǎn)換為現(xiàn)代語(yǔ)言來(lái)實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序現(xiàn)代化。

    趨勢(shì)五:新型垂直化人工智能解決方案

    Amazon Connect和Google Contact Center AI是垂直整合的經(jīng)典例子。兩者都利用機(jī)器學(xué)習(xí)功能來(lái)執(zhí)行智能路由、由機(jī)器人驅(qū)動(dòng)的對(duì)話以及對(duì)聯(lián)絡(luò)中心代理的自動(dòng)協(xié)助。

    這些服務(wù)是為零售和制造垂直行業(yè)高度定制的。

    四、gpt3顯存要求

    僅僅是加載模型參數(shù)就需要數(shù)百GB的存儲(chǔ)空間,遠(yuǎn)超單個(gè)GPU的容納能力。

    因此,多卡并行被視為AI大模型推理的必然選擇。

    但現(xiàn)有的推理系統(tǒng)仍舊存在不少弊端。

    比如需要用戶對(duì)通信、內(nèi)存等各部分協(xié)作進(jìn)行手動(dòng)管理,需要額外編譯等……導(dǎo)致用戶使用門(mén)檻居高不下。

    為此,大規(guī)模并行AI訓(xùn)練系統(tǒng)

    以上就是關(guān)于中文版gpt3開(kāi)源相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問(wèn)題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。


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