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ChatGPT基于算力支撐實現(xiàn)交互革命有不少先進性 |
| 編輯： 來源：浙商證券 時間：2023/5/9 |
Azure算力支持， 在OpenAI不斷更新GPT 模型終產(chǎn)出ChatGPT 的過程中，強大的算力 支持功不可沒 2019年，微軟與OpenAI達(dá)成合作，由Azure為OpenAI提供訓(xùn)練及使用所需的算力。 研究顯示，模型表現(xiàn)會隨著規(guī)模的擴大而增長，且存在涌現(xiàn)能力(emergent abilities)�；谀Ｐ托Ч枨蟮纫蛩�， OpenAI在對GPT模型的升J過程中，涉及參數(shù)量和預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量均爆發(fā)式增長，Azure的算力支持是GPT模型不斷完 善的重要支撐之一。 數(shù)據(jù)集的優(yōu)化， 單一大模型下的模型訓(xùn)練 效率與成本效益更強 訓(xùn)練ChatGPT模型的數(shù)據(jù)集更新至2021年，主要來自于維基百科、書籍、期刊、Reddit鏈接、Common Crawl等渠 道，預(yù)計數(shù)據(jù)量總規(guī)模達(dá)到45TB，大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)集使模型能力得到顯著提升。 根據(jù)ChatGPT的訓(xùn)練原理，模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集J大多數(shù)來自非標(biāo)注數(shù)據(jù)，并由工程師輔以少部分微調(diào)的形式開展，較傳 統(tǒng)標(biāo)注數(shù)據(jù)為主的訓(xùn)練模式的通用性更強，對工程師介入標(biāo)注的要求更低，使模型訓(xùn)練的效率更強。 ChatGPT先進性 1 模型訓(xùn)練效率提G 2 訓(xùn)練模式更具通用性，經(jīng)濟效益增強 3 反饋準(zhǔn)確性提升 4 可以拒J用戶的不適當(dāng)請求 5 能夠承認(rèn)錯誤、挑戰(zhàn)不正確的前提 6 回答更人性化、貼近人類價值觀 7 具備上下文理解能力，交互更流暢 |
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