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中文版gpt3開源（gpt2開源）

發(fā)布時間：2023-03-12 09:25:25 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 112 問大家

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本文目錄:

1、gpt盒子干嘛用的
2、chatgpt3是最新嗎
3、2022年值得關(guān)注的5個AI趨勢 – thenewstack
4、gpt3顯存要求

中文版gpt3開源（gpt2開源）

一、gpt盒子干嘛用的

GPT盒子是一種基于GPT模型的應(yīng)用程序，它可以用于生成自然語言文本。具體來說，GPT盒子可以用于文本生成、自動對話、文本分類、語言翻譯、情感分析等多種自然語言處理任務(wù)。

例如，在文本生成任務(wù)中，用戶可以輸入一些關(guān)鍵詞或句子，GPT盒子會自動生成一篇與這些關(guān)鍵詞或句子相關(guān)的文章或段落。在自動對話任務(wù)中，用戶可以和GPT盒子進行對話，GPT盒子會根據(jù)用戶的問題和回答生成相應(yīng)的對話內(nèi)容。

二、chatgpt3是最新嗎

是的，ChatGPT-3是最新的一代聊天機器人開發(fā)工具，它使用GPT-3技術(shù)來幫助用戶快速開發(fā)聊天機器人應(yīng)用程序。

三、2022年值得關(guān)注的5個AI趨勢 – thenewstack

COVID-19 大流行加速了 2021 年人工智能或機器學(xué)習(xí)的采用。企業(yè)對自動化的需求以及人工智能硬件和軟件的進步正在將應(yīng)用人工智能變?yōu)楝F(xiàn)實。

以下是 2022 年的五種人工智能趨勢：

趨勢 1：大型語言模型 (LLM) 定義下一波對話式 AI

語言模型是基于自然語言處理技術(shù)和算法來確定給定單詞序列在句子中出現(xiàn)的概率，這些模型可以預(yù)測句子中的下一個單詞，總結(jié)文本信息，甚至可以從純文本創(chuàng)建可視化圖表。

大型語言模型 (LLM) 在包含大量數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練。Google 的BERT和 OpenAI 的GPT-2和GPT-3是 LLM 的一些例子。眾所周知，GPT-3 在 570 GB 的文本上訓(xùn)練了 1750 億個參數(shù)。這些模型可以生成從簡單的論文到復(fù)雜的金融模型的任何東西。

包括OpenAI、Hugging Face、Cohere、AI21 Labs在內(nèi)的AI 初創(chuàng)公司正在通過訓(xùn)練具有數(shù)十億參數(shù)的模型來突破 LLM 的界限。

華為的PanGu-Alpha和百度的Ernie 3.0 Titan接受了包括電子書、百科全書和社交媒體在內(nèi)的 TB 級中文數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練。

2022 年，我們將看到大型語言模型成為下一代對話式 AI 工具的基礎(chǔ)。

趨勢二：多模態(tài)人工智能的興起

深度學(xué)習(xí)算法傳統(tǒng)上專注于從一種數(shù)據(jù)源訓(xùn)練模型。例如，

這種類型的機器學(xué)習(xí)與單模態(tài) AI 相關(guān)聯(lián)，其中結(jié)果被映射到數(shù)據(jù)類型的單一來源——圖像、文本、語音。

多模態(tài) AI 是計算機視覺和對話式 AI 模型的終極融合，可提供更接近人類感知的強大場景。它將視覺和語音模式結(jié)合起來，將人工智能推理提升到一個新的水平。

多模式 AI 的最新示例是來自 OpenAI 的DALL-E，它可以從文本描述中生成圖像。

谷歌的多任務(wù)統(tǒng)一模型 ( MUM ) 是多模式 AI 的另一個例子。它承諾通過基于從 75 種不同語言中挖掘的上下文信息對結(jié)果進行優(yōu)先排序，從而增強用戶的搜索體驗。MUM 使用 T5 文本到文本框架，比 BERT（流行的基于轉(zhuǎn)換器的自然語言處理模型）強大 1000 倍。

NVIDIA 的GauGAN2模型將根據(jù)簡單的文本輸入生成照片般逼真的圖像。

趨勢 3：簡化和流線型 MLOps

機器學(xué)習(xí)操作 (MLOps) 或?qū)C器學(xué)習(xí)應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)的實踐非常復(fù)雜！

MLOps 是已納入基于云的 ML 平臺的概念之一，例如Amazon Web Services的Amazon SageMaker、Azure ML和Google Vertex AI。但是，這些功能不能用于混合和邊緣計算環(huán)境。因此，邊緣的監(jiān)控模型被證明是企業(yè)面臨的重大挑戰(zhàn)。在處理計算機視覺系統(tǒng)和對話式 AI 系統(tǒng)時，邊緣監(jiān)控模型變得更具挑戰(zhàn)性。

由于Kubeflow和MLflow等開源項目的成熟，MLOps 變得相當(dāng)容易獲得。未來幾年，將出現(xiàn)一種流線型和簡化的 MLOps 方法，涵蓋云和邊緣計算環(huán)境。

趨勢 4：AI 驅(qū)動的低代碼開發(fā)

人工智能將影響 IT 的編程和開發(fā)。

大型語言模型 (LLM) 的興起和更廣泛的開源代碼可用性使 IDE 供應(yīng)商能夠構(gòu)建智能代碼生成和分析。

望未來，期待看到可以從內(nèi)聯(lián)注釋生成高質(zhì)量和緊湊代碼的工具。他們甚至能夠?qū)⒂靡环N語言編寫的代碼翻譯成另一種語言，通過將遺留代碼轉(zhuǎn)換為現(xiàn)代語言來實現(xiàn)應(yīng)用程序現(xiàn)代化。

趨勢五：新型垂直化人工智能解決方案

Amazon Connect和Google Contact Center AI是垂直整合的經(jīng)典例子。兩者都利用機器學(xué)習(xí)功能來執(zhí)行智能路由、由機器人驅(qū)動的對話以及對聯(lián)絡(luò)中心代理的自動協(xié)助。

這些服務(wù)是為零售和制造垂直行業(yè)高度定制的。

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。