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Sparrow Vs ChatGPT:參數(shù)更少,但訓(xùn)練集更大,垂類內(nèi)準(zhǔn)確度有望更高

編輯:      來源:中信建投證券      時間:2023/3/21
 

運(yùn)作原理:基于數(shù)據(jù)和參數(shù)生成結(jié)果。Sparrow是基于谷歌自有的大型語言模型Chinchilla進(jìn)行訓(xùn)練的聊天機(jī)器 人,通過學(xué)習(xí)眾多的數(shù)據(jù)讓模型的參數(shù)更加確定、模型更加成熟。模型成型后,用戶輸入的數(shù)據(jù)與參數(shù)結(jié)合,則 將生成相應(yīng)的回答。

 1)在較多語音任務(wù)中回答結(jié)果更準(zhǔn)確:根據(jù)新智元,在幾乎所有的語音任務(wù)中,Sparrow基于的Chinchilla模型 所得到的結(jié)果,在準(zhǔn)確性上優(yōu)于GPT-3以及Gopher等模型,得到的結(jié)果與期望得到的結(jié)果更接近,性能更G。

 2)參數(shù)量更小,所需算力。耗P偷膮(shù)越多,消耗算力越大,輸出結(jié)果所消耗的資源和時間更多。相比其他 大型語言模型,Chinchilla使用的參數(shù)有700億個,明顯少于GPT-3、Gopher等模型,能降低推理成本,并促進(jìn)模 型在較小硬件上的下游使用。

 3)訓(xùn)練數(shù)據(jù)更多:訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多,有助于提升模型的性能、輸出結(jié)果的質(zhì)量。根據(jù)DeepMind,Chinchilla的訓(xùn) 練數(shù)據(jù)量為1.4萬億,遠(yuǎn)多于其他模型。

 
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