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2025-02-08 10:54
周镐
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ChatGPT的逻辑一方面来自它见过的语料中使用的逻辑 ♐，另一方面来自监督学习。GPT-3（注：OpenAI在ChatGPT之前推出的自然语言模型）的语料规模非常庞大 ♍，超过40T。而ChatGPT在GPT-3大规模语料训练的基础上，又增 ⛺加了人为打标的监督学习。比如在机器生成答案后，ChatGPT ♏的工程师会去审查那些答案，他们会给出答案哪里好、哪里不好的反 ♌馈，在ChatGPT回答的基础上修改其答案，使其更符合人的逻 ✅辑，再将答案反馈给ChatGPT去学习。实际上是对数据质量做 ♈了进一步优化。
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首先 ⏪，我们到底增长空间还有多大？永信彩票APP
对于鲍威尔有关通胀目标的表态，不同人的关注点不同。
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丹 东
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徐昳昶：有两条路，一条路是去研究现在的模型是不是真的足 ♋够大了（注：指神经网络的层数和参数更多） ➤，这是一个问题。当年GPT-1出现的时候 ➣，已经有了上亿参数，我们觉得已经够大了。 ♒后来的事实告诉我们，模型还可以更大，GPT-2出来的时候参数 ⛷数量达到10亿个，你觉得它不能更大的时候 ❓，GPT-3的参数达 ♉到了千亿级别，GPT-4会不会有万亿个参数不知道。这是一条路 ♒，就是把模型不停加大 ♈，花钱就能有更好的效果。
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