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gpt3能做什么（gpt3.0能完成哪些工作）
发布时间：2023-03-12 15:44:55
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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gpt3能做什么的问题，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、跑gpt3的条件
1、必须禁止定制自己的开放式聊天机器人功能。
2、需设置内容过滤器以避免用户与Samantha谈论敏感话题。
3、必须部署自动化监控工具监视用户的对话，检测是否滥用GPT3生成的有害或敏感语句。
二、转换成 gpt 磁盘是干什么的
GPT（Globally Unique Identifier Partition Table Format）一种由基于 Itanium 计算机中的可扩展固件接口 （EFI） 使用的磁盘分区架构。与主启动记录 （MBR） 分区方法相比，GPT 具有更多的优点，因为它允许每个磁盘有多达 128 个分区，支持高达 18 千兆兆字节的卷大小，允许将主磁盘分区表和备份磁盘分区表用于冗余，还支持唯一的磁盘和分区 ID （GUID）。与支持最大卷为 2 TB （terabytes） 并且每个磁盘最多有 4 个主分区（或 3 个主分区，1 个扩展分区和无限制的逻辑驱动器）的主启动记录 （MBR） 磁盘分区的样式相比，GUID 分区表 （GPT） 磁盘分区样式支持最大卷为 18 EB （exabytes） 并且每磁盘最多有 128 个分区。与 MBR 分区的磁盘不同，至关重要的平台操作数据位于分区，而不是位于非分区或隐藏扇区。另外，GPT 分区磁盘有多余的主要及备份分区表来提高分区数据结构的完整性。在运行带有 Service Pack 1 （SP1） 的 Windows Server 2003 的基于 x86 的计算机和基于 x64 的计算机上，操作系统必须驻留在 MBR 磁盘上。其他的硬盘可以是 MBR 或 GPT。在基于 Itanium 的计算机上，操作系统加载程序和启动分区必须驻留在 GPT 磁盘上。其他的硬盘可以是 MBR 或 GPT。在单个动态磁盘组中既可以有 MBR，也可以有 GPT 磁盘。也使用将基本 GPT 和 MBR 磁盘的混合，但它们不是磁盘组的一部分。可以同时使用 MBR 和 GPT 磁盘来创建镜像卷、带区卷、跨区卷和 RAID-5 卷，但是 MBR 的柱面对齐的限制可能会使得创建镜像卷有困难。通常可以将 MBR 的磁盘镜像到 GPT 磁盘上，从而避免柱面对齐的问题。可以将 MBR 磁盘转换为 GPT 磁盘，并且只有在磁盘为空的情况下，才可以将 GPT 磁盘转换为 MBR 磁盘。否则数据将发生丢失！！！不能在可移动媒体，或者在与群集服务使用的共享 SCSI 或 Fibre Channel 总线连接的群集磁盘上使用 GPT 分区样式。注：动态磁盘转换成GPT的磁盘的是该硬盘上的分区最多只能存在四个，因为GPT磁盘只能支持最多四个主分区，从动态磁盘转换过去的时候会把当前所有的分区默认成为主分区，如果数量超过四个分区则无法转换。右击“计算机”选择管理找到需要操作的磁盘，如果只有一块磁盘即为磁盘 0之后你就可以尝试再次在未使用的分区上面创建磁盘分区，并分配卷标了。你可能还会关注:请推荐几款硬盘数据恢复软件希望以上信息对你有所帮助
三、GPT分区能做系统分区吗？急！！！
取消GPT保护分区
确保自己硬盘中没有数据！
1. 打开开始菜单-〉运行，输入 diskpart ；
2. 输入 list disk ，列出当前所安装的磁盘；
3. 输入 select disk n （其中的 n 指的是磁盘的磁盘编号，就是需要转换的磁盘的编号）；
4. 输入 clean all ，将指定的磁盘上所有扇区都设置为零（这样会完全删除磁盘上的所有数据），这一步需要一段时间；
5. 重新进入“计算机管理”的“磁盘管理”，这时系统会发现一个新磁盘，要求初始化，初始化导入这个磁盘，在“磁盘管理”里面可以设定当前磁盘为动态的还是静态的，然后新建分区，格式化为想要的格式就好了。
四、GPT 原理解析
GPT（Generative Pre-Training）是一个典型的两阶段式模型：无监督预训练+监督下游任务微调。而在 NLP 任务中，上游的无监督预训练任务多半采用语言模型来实现，下游的监督任务直接对上游的模型进行简单改造即可使用。
GPT 为了能够有效的抓取文本中的语义信息，使用了单向的 Transformer Decoder 模块构建标准的语言模型，再使用预训练得到的网络架构与参数进行下游监督任务的微调，取得了不错的效果。
论文： Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
对于语料 ，GPT 构建标准的语言模型：
文章中使用 Transformer Decoder 模块加上前馈神经网络，最后使用 softmax 输出目标词的分布：
对于通过第一阶段的预训练得到的语言模型，对于特定的任务进行 fine-tuning。
对于一个监督数据集 ，其中的数据为一个序列 和一个标签 。将序列输入预训练模型后得到输出向量为 ，接着使用一个线性层来预测标签：
需极大化的似然函数为：
另外，作者发现，使用语言模型来辅助监督学习的任务进行微调，有两个好处：
所以，最终下游使用的监督模型目标函数为：
GPT 使用两阶段式模型的另外一个好处是，作者期望通过第一阶段的预训练语言模型，学习到尽可能多的自然语言信息，且对于大多数下游任务，只需要简单的修改输入而不需要修改模型架构即可完成微调。对于 NLP 中的几种主流任务，GPT 分别做了如下的变换策略：
模型还包括一些细节：
论文： Language Models are Unsupervised Multitask Learners
GPT-2 是 GPT 的直接升级版，效果惊人。相比之下，GPT-2 有如下几点改进：
以上就是关于gpt3能做什么相关问题的回答。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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