正文

ChatGPT有多少個參數

發(fā)布時間：2023-03-12 07:10:52 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 135 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于ChatGPT有多少個參數的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

ChatGPT國內免費在線使用，能給你生成想要的原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計劃、工作報告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

你只需要給出你的關鍵詞，它就能返回你想要的內容，越精準，寫出的就越詳細，有微信小程序端、在線網頁版、PC客戶端，官網：https://ai.de1919.com

本文目錄:

1、chatgpt是什么?
2、chatgpt英文介紹
3、chatgpt的playground和chat有啥區(qū)別
4、如何用chatgpt寫測試用例

ChatGPT有多少個參數

一、chatgpt是什么?

針對程序員會被取代這個問題，我問了一下 ChatGPT ，它是這樣說的：

每一次，不論是 GitHub Copilot 還是 OpenAI Codex，亦或是最近爆火的 ChatGPT，只要一個 AI 工具可以編程，緊跟而來的話題必然是：“程序員是否會因此被替代？”

程序員實慘！職業(yè)威脅一直就沒停息過。

所以，ChatGPT可以編程？這似乎很讓人匪夷所思。

ChatGPT介紹一下??！是一個由OpenAI訓練的大型語言模型，可以進行對話、文本生成、問答等多種任務。它使用了Transformer架構，能夠從大量語料中學習語言特征。

ChatGPT可以在編程領域有多種應用，其中一些主要的應用如下:

l 代碼生成：可以根據輸入的需求或描述生成相應的代碼。

l 代碼提示：可以根據用戶輸入的代碼片段，提供相應的代碼提示和補全。

l 故障診斷：可以利用ChatGPT分析錯誤日志并給出相應的解決方案。

l 文檔生成：可以根據輸入的代碼生成相應的文檔。

l 自動測試：可以根據輸入的代碼生成相應的單元測試。

l 數據科學：可以使用ChatGPT來自動生成模型和數據集的描述。

不過需要注意的是，ChatGPT是一個非常強大的語言模型，但它并不是萬能的，在生成代碼的場景下還需要人工編程和檢查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依賴程序員的護航，才能確保完成應用。說替代程序員的，著實是過度解讀了。

ChatGPT的爆火，讓我想起，同樣會提高程序員開發(fā)效率的低代碼平臺，它的出現也同樣被人類污名化，職業(yè)威脅程序員。

通過低代碼平臺，只需要通過拖拽的方式，或者是編輯幾行基礎代碼，就能快速的開發(fā)出各類應用系統(tǒng)。最關鍵的是低代碼改變了傳統(tǒng)開發(fā)對專業(yè)技能的要求，現在只要掌握一些基礎的代碼知識，甚至不需要任何基礎，就可以進行應用系統(tǒng)的開發(fā)！

作為國內主流的JNPF低代碼平臺服務商，JNPF低代碼平臺負責人認為：低代碼的本質是解放開發(fā)者的雙手，讓他們從重復的代碼工作中解放出來，低代碼在這個過程中扮演的是“輔助者”角色，而并非“替代者”。因為永遠有一些容易被忽略的邊緣性技術問題，需要程序員去解決，這是低代碼不能替代的。

而且低代碼并不意味著完全就拋棄代碼，相反在平臺無法滿足一些復雜的業(yè)務場景時，就需要代碼的輔助，當然這個過程的代碼量要可控，否則就違背了低代碼開發(fā)的本質。

而像市場上一些無代碼平臺，確實做到了看不見任何代碼，但是當平臺需要去應對復雜業(yè)務邏輯系統(tǒng)的開發(fā)時，便會顯得力不從心。

二、chatgpt英文介紹

chatgpt英文介紹

ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer）

ChatGPT是美國人工智能研究實驗室OpenAI新推出的一種人工智能技術驅動的自然語言處理工具，使用了Transformer神經網絡架構，也是GPT-3.5架構，這是一種用于處理序列數據的模型，擁有語言理解和文本生成能力，尤其是它會通過連接大量的語料庫來訓練模型。

這些語料庫包含了真實世界中的對話，使得ChatGPT具備上知天文下知地理，還能根據聊天的上下文進行互動的能力，做到與真正人類幾乎無異的聊天場景進行交流。ChatGPT不單是聊天機器人，還能進行撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼等任務。

在OpenAI的官網上，ChatGPT被描述為優(yōu)化對話的語言模型，是GPT-3.5架構的主力模型。

ChatGPT具有同類產品具備的一些特性，例如對話能力，能夠在同一個會話期間內回答上下文相關的后續(xù)問題。然而，其在短時間內引爆全球的原因在于，在網友們曬出的截圖中，ChatGPT不僅能流暢地與用戶對話，甚至能寫詩、撰文、編碼。

ChatGPT還采用了注重道德水平的訓練方式，按照預先設計的道德準則，對不懷好意的提問和請求“說不”。一旦發(fā)現用戶給出的文字提示里面含有惡意，包括但不限于暴力、歧視、犯罪等意圖，都會拒絕提供有效答案。

三、chatgpt的playground和chat有啥區(qū)別

ChatGPT的playground和chat有很大的不同，playground是一個實驗室，用于展示和測試ChatGPT的功能，可以讓用戶進行實驗，探索ChatGPT的功能。而chat則是一個實際的聊天機器人，可以與用戶進行實際的聊天，并可以根據用戶的輸入產生出相應的回復。ChatGPT可以根據用戶的輸入，學習并產生出有意義的回復，這是playground所不能做到的。此外，chat還可以根據用戶的輸入和語境，自動生成更有意義的回復，這是playground所不具備的功能。

四、如何用chatgpt寫測試用例

ChatGPT是一種自然語言處理技術，它通常用于自然語言處理任務，如問答、文本分類、對話生成等。因此，在編寫測試用例時，需要考慮測試目標和測試方法，以確保測試用例的全面性和有效性。

下面是一些編寫測試用例的建議：

確定測試目標：在編寫測試用例之前，需要明確測試目標，即想要測試的ChatGPT模型的哪些方面。例如，你可能想要測試模型在回答特定類型的問題時的準確性，或者測試模型在不同情境下的回答能力等等。

定義測試用例：根據測試目標，定義一組測試用例，每個測試用例應包含一個測試問題和一個預期的答案。測試問題應該具有代表性，覆蓋不同主題、類型和難度的問題。預期的答案可以是具體的答案或答案的類別。

編寫測試用例：對于每個測試用例，編寫一個測試問題，確保問題準確、清晰、簡潔，并與測試目標和預期答案相匹配。例如，如果你想測試模型的回答能力，可以編寫一些開放性問題，以期模型提供詳細和有意義的答案。

執(zhí)行測試用例：使用編寫的測試用例來測試ChatGPT模型，并記錄模型給出的實際答案。檢查模型的實際答案是否與預期答案相匹配，并記錄測試結果。

評估測試結果：根據測試結果，評估模型的性能并找出需要改進的方面。如果測試結果不滿足預期，可以通過優(yōu)化模型的參數、增加訓練數據等方法來提高模型的性能。

需要注意的是，ChatGPT是一種基于機器學習的技術，它的性能和效果受到多種因素的影響，包括訓練數據、模型結構、超參數設置等。因此，在編寫測試用例時需要考慮到這些因素，以確保測試結果的可靠性。

以上就是關于ChatGPT有多少個參數相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。