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ChatGPT有多少个参数
发布时间：2023-03-12 07:10:52
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问大家
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于ChatGPT有多少个参数的问题，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:
一、chatgpt是什么?
针对程序员会被取代这个问题，我问了一下 ChatGPT ，它是这样说的：
每一次，不论是 GitHub Copilot 还是 OpenAI Codex，亦或是最近爆火的 ChatGPT，只要一个 AI 工具可以编程，紧跟而来的话题必然是：“程序员是否会因此被替代？”
程序员实惨！职业威胁一直就没停息过。
所以，ChatGPT可以编程？这似乎很让人匪夷所思。
ChatGPT介绍一下！！是一个由OpenAI训练的大型语言模型，可以进行对话、文本生成、问答等多种任务。它使用了Transformer架构，能够从大量语料中学习语言特征。
ChatGPT可以在编程领域有多种应用，其中一些主要的应用如下:
l 代码生成：可以根据输入的需求或描述生成相应的代码。
l 代码提示：可以根据用户输入的代码片段，提供相应的代码提示和补全。
l 故障诊断：可以利用ChatGPT分析错误日志并给出相应的解决方案。
l 文档生成：可以根据输入的代码生成相应的文档。
l 自动测试：可以根据输入的代码生成相应的单元测试。
l 数据科学：可以使用ChatGPT来自动生成模型和数据集的描述。
不过需要注意的是，ChatGPT是一个非常强大的语言模型，但它并不是万能的，在生成代码的场景下还需要人工编程和检查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航，才能确保完成应用。说替代程序员的，着实是过度解读了。
ChatGPT的爆火，让我想起，同样会提高程序员开发效率的低代码平台，它的出现也同样被人类污名化，职业威胁程序员。
通过低代码平台，只需要通过拖拽的方式，或者是编辑几行基础代码，就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求，现在只要掌握一些基础的代码知识，甚至不需要任何基础，就可以进行应用系统的开发！
作为国内主流的JNPF低代码平台服务商，JNPF低代码平台负责人认为：低代码的本质是解放开发者的双手，让他们从重复的代码工作中解放出来，低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色，而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题，需要程序员去解决，这是低代码不能替代的。
而且低代码并不意味着完全就抛弃代码，相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时，就需要代码的辅助，当然这个过程的代码量要可控，否则就违背了低代码开发的本质。
而像市场上一些无代码平台，确实做到了看不见任何代码，但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时，便会显得力不从心。
二、chatgpt英文介绍
chatgpt英文介绍
ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer）
ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，使用了Transformer神经网络架构，也是GPT-3.5架构，这是一种用于处理序列数据的模型，拥有语言理解和文本生成能力，尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型。
这些语料库包含了真实世界中的对话，使得ChatGPT具备上知天文下知地理，还能根据聊天的上下文进行互动的能力，做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。ChatGPT不单是聊天机器人，还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。
在OpenAI的官网上，ChatGPT被描述为优化对话的语言模型，是GPT-3.5架构的主力模型。
ChatGPT具有同类产品具备的一些特性，例如对话能力，能够在同一个会话期间内回答上下文相关的后续问题。然而，其在短时间内引爆全球的原因在于，在网友们晒出的截图中，ChatGPT不仅能流畅地与用户对话，甚至能写诗、撰文、编码。
ChatGPT还采用了注重道德水平的训练方式，按照预先设计的道德准则，对不怀好意的提问和请求“说不”。一旦发现用户给出的文字提示里面含有恶意，包括但不限于暴力、歧视、犯罪等意图，都会拒绝提供有效答案。
三、chatgpt的playground和chat有啥区别
ChatGPT的playground和chat有很大的不同，playground是一个实验室，用于展示和测试ChatGPT的功能，可以让用户进行实验，探索ChatGPT的功能。而chat则是一个实际的聊天机器人，可以与用户进行实际的聊天，并可以根据用户的输入产生出相应的回复。ChatGPT可以根据用户的输入，学习并产生出有意义的回复，这是playground所不能做到的。此外，chat还可以根据用户的输入和语境，自动生成更有意义的回复，这是playground所不具备的功能。
四、如何用chatgpt写测试用例
ChatGPT是一种自然语言处理技术，它通常用于自然语言处理任务，如问答、文本分类、对话生成等。因此，在编写测试用例时，需要考虑测试目标和测试方法，以确保测试用例的全面性和有效性。
下面是一些编写测试用例的建议：
确定测试目标：在编写测试用例之前，需要明确测试目标，即想要测试的ChatGPT模型的哪些方面。例如，你可能想要测试模型在回答特定类型的问题时的准确性，或者测试模型在不同情境下的回答能力等等。
定义测试用例：根据测试目标，定义一组测试用例，每个测试用例应包含一个测试问题和一个预期的答案。测试问题应该具有代表性，覆盖不同主题、类型和难度的问题。预期的答案可以是具体的答案或答案的类别。
编写测试用例：对于每个测试用例，编写一个测试问题，确保问题准确、清晰、简洁，并与测试目标和预期答案相匹配。例如，如果你想测试模型的回答能力，可以编写一些开放性问题，以期模型提供详细和有意义的答案。
执行测试用例：使用编写的测试用例来测试ChatGPT模型，并记录模型给出的实际答案。检查模型的实际答案是否与预期答案相匹配，并记录测试结果。
评估测试结果：根据测试结果，评估模型的性能并找出需要改进的方面。如果测试结果不满足预期，可以通过优化模型的参数、增加训练数据等方法来提高模型的性能。
需要注意的是，ChatGPT是一种基于机器学习的技术，它的性能和效果受到多种因素的影响，包括训练数据、模型结构、超参数设置等。因此，在编写测试用例时需要考虑到这些因素，以确保测试结果的可靠性。
以上就是关于ChatGPT有多少个参数相关问题的回答。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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