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gpt4用了多少显卡（gpt 4k）
发布时间：2023-05-24 21:23:05
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于gpt4用了多少显卡的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
gpt4和3.5的区别
模型规模，模型能力，模型能力，模型输入，，模型训练，国内镜像小程序。GPT4预计将拥有超过100万亿个参数（1e+15），而GPT3只有1750亿个参数（1.75e+11）。
GPT4是一个多模态（multimodal）模型，即它可以接受图像和文本作为输入，并输出文本；而GPT3.5只能接受文本作为输入，并输出文本。
由于数据量和计算资源的限制，目前没有公开发布完整版的GPT4或者其训练代码；而OpenAI已经公开了部分版本（如Davinci）以及其API接口供用户使用或测试。
GPT对电脑配置有要求吗
uefi是引导，GPT是分区表模式。
win10现在都是用uefi引导 分区表是GPT，win7普遍都是legacy引导，mbr分区
主板支持uefi引导的就行。
如果说装黑苹果，分两种配置。
第一种，完美黑苹果。也就是免驱的。好处在于，硬件不用去找驱动，直接做完系统就可以用
有些技嘉的主板和华硕的主板大多可以。显卡的话N卡现在主流基本不能装了，不能驱动。A卡一部分可免驱。网卡有些型号可以，如果板载的不能驱动，可以买一块扩展网卡插上即可
第二种，非完美黑苹果。有部分硬件不能驱动。但不影响系统性能。比如睡眠模式，等很多功能不能使用。
PS：装黑苹果需要的是一个4K以上的显示器才有系统的效果。所以配置加显示器也不便宜。
gpt4参数量
GPT-4的参数量是在1万亿级别。
GPT-1发布于2018年6月，参数量达1.17亿，预训练数据量约5GB。GPT-1包含预训练和微调两个阶段，考虑到自然语言处理任务中有标签的语料少，GPT-1先在大量的无标签数据上训练语言模型，然后在下游具体任务。
如分类、常识推理、自然语言推理等的有标签数据集上进行微调。在无监督训练中，GPT-1采用Transformer的架构，即标准的语言模型的目标函数，通过前面的词预测后面的词。在有监督训练中，采用标准的分类目标函数。
仅需对第一阶段预训练的语言模型做出很小的结构改变，即可应用于各种下游任务。GPT-1使用了BooksCorpus数据集来训练语言模型，其中有7000余本未出版的书籍。
GPT-4的主要功能
1、自然语言生成：GPT-4可以生成高质量的自然语言文本，包括文章、新闻、小说、对话等。它可以根据输入的主题、关键词和语境，自动产生符合语法和语义规则的文本，达到人类写作水平。
2、自然语言理解：GPT-4可以理解和解析自然语言文本，包括句子结构、语义关系、情感倾向等。它可以识别并提取文本中的关键信息，如实体、事件、时间等，从而实现自动化的信息处理和分析。
3、自然语言对话：GPT-4可以进行自然语言对话，包括问答、聊天、客服等。它可以根据用户的输入，自动产生符合语境和上下文的回复，实现自然流畅的交互体验。
gpt4电脑配置
目前还没有官方发布关于GPT-4的具体电脑配置要求。不过根据GPT-3的配置要求，GPT-4可能需要更高的计算能力和存储要求。预计推荐的配置应该包括以下部分：CPU：至少Intel Core i7或AMD Ryzen 7或更高
GPU：Nvidia V100或AMD MI100或更高
内存：至少64GB RAM
存储器：至少2TB的SSD硬盘
操作系统：至少Windows 10或Ubuntu 18.04或更高
备注：以上配置只是预估，可能会因GPT-4的进一步发展和实际需求而变化，具体需求以官方公布为准。
以上就是关于gpt4用了多少显卡相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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