ChatGPT的原理和版本区别：

【资料图】

GPT-1

GPT-1是第一个使用Transformer神经网络架构的语言模型，它使用了极大的文本数据集进行预训练。它的训练数据包括预定义的文本领域，如天气、体育、新闻等。GPT-1采用自回归模型预测下一个词的出现概率，然后使用beam search算法生成下一句话。GPT-1在自建语料库上进行训练，训练得到的模型可用于各种下游任务，如基于任务的语言学习和对话生成等。优点：GPT-1是第一个使用Transformer自回归模型的自然语言处理模型，可用于各种文本语言任务，如机器翻译，文本生成，对话生成等。缺点：GPT-1没有全面的站点，在处理复杂的对话任务中容易走样，并且其预测结果不太准确。

GPT-2

优点：GPT-2在GPT-1的基础上进一步改进了模型，通过增加更多的参数（1.5亿到15亿）来提高性能。同时GPT-2可以生成更长的文本，更好地处理对话，并且有更好的通用性。缺点：GPT-2的训练数据来自于互联网，这意味着它存在垃圾数据和不当信息的问题。这使得它偶尔会生成不适当的回答。此外，GPT-2是封闭模型，无法对其进行修改或改进。

GPT-3

优点：与GPT-2相比，GPT-3更加强大，它有1750亿个参数，并能够非常准确地执行一些任务，如语言翻译，问答与自动文本摘要。此外，GPT-3是开放模型，可供用户访问，并且可以进行迭代和改进。缺点：尽管GPT-3功能强大，但在某些情况下仍会出现语义不清或不正确的回答，特别是对于特定领域的问题。

前言向人工智能致敬.mp4

1-1从猿到人划时代的跃升.mp4

1-2人工智能的里程碑CHATGPT.mp4

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