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本文目錄:

• 1、跑gpt3的條件

• 2、gpt3.0和3.5區(qū)別

• 3、finetune模型和gpt3的差別

• 4、gpt3顯存要求

一、跑gpt3的條件

1、必須禁止定制自己的開放式聊天機器人功能。

2、需設置內容過濾器以避免用戶與Samantha談論敏感話題。

3、必須部署自動化監(jiān)控工具監(jiān)視用戶的對話，檢測是否濫用GPT3生成的有害或敏感語句。

二、gpt3.0和3.5區(qū)別

1. GPT3.0 是一種開放式自然語言處理技術，用于從龐大的文本數(shù)據(jù)庫中學習特定行為或語言特性，允許計算機通過使用自然語言進行自主活動。GPT3.5是基于GPT3.0的升級版本，采用的是以模型及數(shù)據(jù)集的方式提升數(shù)據(jù)量的算法。

2. GPT3.0 集成了許多基于深度學習的自然語言處理技術，例如句法分析，語義理解，語料庫建模，預測等。GPT3.5利用超過100種技術來構建模型和使用超過7個數(shù)據(jù)集來改善模型，提升模型精度。

3. GPT3.0 的語料庫覆蓋了超過40億個句子，基本上涵蓋了所有領域，而GPT3.5擴大了語料庫的規(guī)模，擴大到八十億個句子，其語料庫覆蓋的范圍也更全面。

4. GPT3.0 單次發(fā)送的文本數(shù)量較少，而GPT3.5可以處理千萬級以上的文本，可以在短時間內完成更多任務。

三、finetune模型和gpt3的差別

1）訓練時間：finetune模型需要很長的訓練時間，而GPT-3則不用訓練，只需要在現(xiàn)有的參數(shù)上進行微調即可。

2）計算量：finetune模型需要大量的計算資源，而GPT-3只需要很少的資源。

3）訓練數(shù)據(jù)：finetune模型需要大量的標記數(shù)據(jù)，而GPT-3只需要一小部分訓練數(shù)據(jù)。

4）精度：finetune模型的精度比GPT-3要高得多，它能夠更準確地預測結果。

5）使用價值：finetune模型更適合用于實際的人工智能應用，而GPT-3更適合用于實驗性的應用。

四、gpt3顯存要求

僅僅是加載模型參數(shù)就需要數(shù)百GB的存儲空間，遠超單個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。

比如需要用戶對通信、內存等各部分協(xié)作進行手動管理，需要額外編譯等……導致用戶使用門檻居高不下。

為此，大規(guī)模并行AI訓練系統(tǒng)

以上就是關于gpt3官網(wǎng)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(lián)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。

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