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gpt2和gpt3（gpt2和gpt3区别）

发布时间：2023-05-22 05:59:13 稿源：创意岭阅读： 90

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于gpt2和gpt3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:

做新药都有哪些指导书
GPT模型是什么？它们真的会走进千家万户吗？
GPT的auto-regressive语言模型架构在信息表示方面有什么架构上的缺陷？具体如何改进？
gpt2可以用3的模型吗

gpt2和gpt3（gpt2和gpt3区别）

做新药都有哪些指导书

要很多很多指导书。
根据你做的是什么药物来分。
课题编号说明
FQ-表示质量控制分论。
FE-表示有效性分论。
FS-表示安全性分论。
GPH-表示药学部分各论。
GCL-表示临床部分各论。
GPT-表示药理毒理部分各论。
I-表示各论中各专题的编号。
i-表示某《指导原则》的修订次数。
【Z】【H】【S】分别表示中药、化学药物、生物制品的《指导原则》。
序号课题类别课题名称编号
1 化学药物分论化学药物质量控制研究技术指导原则〔H〕FQ－1
2 化学药物分论化学药物安全性研究技术指导原则〔H〕FS－1
3 化学药物分论化学药物有效性研究技术指导原则〔H〕FE－1
4 中药、天然药物分论中药、天然药物质量控制研究技术指导原则〔Z〕FQ－1
5 中药、天然药物分论中药、天然药物安全性研究技术指导原则〔Z〕FS－1
6 中药、天然药物分论中药、天然药物有效性研究技术指导原则〔Z〕FE－1
7 化学药物药学部分各论化学药物质量标准建立的规范化过程〔H〕GPH1－1
8 化学药物药学部分各论化学药物原料药制备和结构确证技术指导原则〔H〕GPH2－1
9 化学药物药学部分各论化学药物杂质研究的技术指导原则〔H〕GPH3－1
10 化学药物药学部分各论化学药物制剂研究的基本技术指导原则〔H〕GPH4－1
11 化学药物药学部分各论化学药物质量控制分析方法验证技术指导原则〔H〕GPH5－1
12 化学药物药学部分各论化学药物稳定性研究技术指导原则〔H〕GPH6－1
13 化学药物药学部分各论化学药物有机溶剂残留量研究技术指导原则〔H〕GPH7－1
14 化学药物药理毒理部分各论化学药物急性毒性研究技术指导原则〔H〕GPT1－1
15 化学药物药理毒理部分各论化学药物长期毒性研究技术指导原则〔H〕GPT2－1
16 化学药物药理毒理部分各论化学药物一般药理学研究技术指导原则〔H〕GPT3－1
17 化学药物药理毒理部分各论化学药物刺激性、过敏性和溶血性研究〔H〕GPT4－1
技术指导原则
18 化学药物药理毒理部分各论化学药物临床前药代动力学研究技术指导原则〔H〕GPT5－1
19 化学药物临床部分各论化学药品临床药代动力学研究技术指导原则〔H〕GCL1－1
20 化学药物临床部分各论化学药物制剂人体生物利用度和生物等效性〔H〕GCL2－1
研究技术指导原则
21 化学药物临床部分各论化学药物临床研究报告的结构与内容技术指导原则〔H〕GCL3－1
22 化学药物临床部分各论化学药物和生物制品临床试验的生物统计〔H〕GCL4－1
学技术指导原则
23 化学药物临床部分各论化学药物、生物制品说明书指导原则〔H〕GCL5－1
24 中药、天然药物药学部分各论中药、天然药物原料前处理的技术指导原则〔Z〕GPH1－1
25 中药、天然药物药学部分各论中药、天然药物提取纯化研究的技术指导原则〔Z〕GPH2－1
26 中药、天然药物药学部分各论中药、天然药物制剂研究的技术指导原则〔Z〕GPH3－1
27 中药、天然药物药学部分各论中药、天然药物中试研究的技术指导原则〔Z〕GPH4－1
28 中药、天然药物药理毒理部分各论中药、天然药物临床前一般药理研究〔Z〕GPT1－1
技术指导原则
29 中药、天然药物药理毒理部分各论中药、天然药物急性毒性研究技术指导原则〔Z〕GPT2－1
30 中药、天然药物药理毒理部分各论中药、天然药物长期毒性研究技术指导原则〔Z〕GPT3－1
31 中药、天然药物药理毒理部分各论中药、天然药物局部刺激性和溶血性〔Z〕GPT4－1
研究技术指导原则
32 中药、天然药物药理毒理部分各论中药、天然药物免疫毒性〔Z〕GPT5－1
（过敏性、光变态反应）研究技术指导原则
33 中药、天然药物临床部分各论中药、天然药物申请临床研究的医学理论及文献〔Z〕GCL1－1
资料撰写原则
34 中药、天然药物临床部分各论中药、天然药物临床试验总结报告的撰写原则〔Z〕GCL2－1
35 中药、天然药物临床部分各论中药、天然药物药品使用说明书撰写原则〔Z〕GCL3－1
36 生物制品药学部分各论生物制品质量控制分析方法验证技术审评一般原则〔S〕GPH1－1
37 生物制品药学部分各论生产用细胞基质研究的技术审评一般原则〔S〕GPH2－1
38 生物制品药学部分各论生物组织提取制品和真核细胞表达制品的〔S〕GPH3－1
病毒安全性评价的技术审评一般原则
39 生物制品药学部分各论体外诊断试剂临床前研究技术审评一般原则〔S〕GPH4－1
40 生物制品药理毒理部分各论治疗用生物制品临床前药效学和安全性〔S〕GPT1－1
研究技术审评一般原则
41 生物制品药理毒理部分各论预防用生物制品临床前安全性评价〔S〕GPT2－1
技术审评一般原则
42 生物制品临床部分各论预防用生物制品临床研究审评一般原则〔S〕GCL1－1

GPT模型是什么？它们真的会走进千家万户吗？

一款叫GPT的新软件火爆全球，GPT 是 OpenAI 开发的一种语言模型，它能够通过大量文本数据的预训练，掌握语言规律并生成文本。

GPT分别是三个单词(Generative 生成型 Pre-trained 预训练 Transformer 转换模型)，即生成式预训练模型。它的本质是通过预训练的方式对大量文本数据进行学习，从而达到精准预测和生成文本的目的。

当前GPT还只是应用在聊天领域的日常办公，未来很可能人工智会辐射至各行各业，从搜索引擎到办公软件、从社交媒体到游戏开发，AI的发展很快就会以病毒传播式的速度普及到我们的日常生活中。

最近一段时间，全世界知名的互联网企业全都开始涌入AI市场，资本的涌入和技术的迭代势必会让AI的发展急剧加速。

目前，GPT技术已经在多个领域得到了应用，包括：

1. 语言翻译：GPT可以将一种语言翻译成另一种语言，从而帮助人们跨越语言障碍。目前chatGPT支持95种语言，再加上人工智能学习，效果比传统翻译工具更优质！

2. 内容生成：GPT可以生成高质量的文章、新闻报道、小说等文本内容，为媒体和出版行业提供了巨大的帮助。

3. 语音识别：GPT也可以用于语音识别，其原理与文本生成类似。使用GPT进行语音识别的一个好处是可以进行语音到文本的转化，从而将语音转化为可观看的文本内容。

4. 智能客服：GPT可以帮助企业开发智能客服系统，为客户提供更快速、更准确的服务。

5. 自然语言理解：GPT可以帮助机器更好地理解人类语言，从而实现更智能的人机交互。

可能很多人都没有注意到，在过去的短短三十年内，人类已经经历了三次技术的迭代，每一次都是以不起眼的形式出现，并迅速颠覆了我们的日常生活方式：

第一次出现的互联网跨越了现实空间，将全世界的网友链接在一起；

第二次是智能手机，便携的移动端解放了我们的业余时间，让我们可以随时随地进行网络互动，而随着ChatGPT的发布；

第三次技术革命已经开始，而且速度比我们想象中快的多。

gpt的出现标志着人类生产力的又一巨大进步！未来，随着GPT技术的不断发展和完善，它将在更多领域得到应用，如智能教育、智能医疗、智能家居、数字营销等等。总之，GPT技术未来的趋势和运营场景非常广泛，并将持续改变人们的生产和生活方式。

gpt2和gpt3（gpt2和gpt3区别）

GPT的auto-regressive语言模型架构在信息表示方面有什么架构上的缺陷？具体如何改进？

1） GPT

在Bert 之后，OpenAI 的 GPT-2 就是其中之一。它在文本生成上有着惊艳的表现，其生成的文本在上下文连贯性和情感表达上都超过了人们对目前阶段语言模型的预期。仅从模型架构而言，GPT-2 并没有特别新颖的架构，它和 transformer 的 Decoder 类似。相比较于GPT-1，GPT -2 使用了更大的预料，更大和更深的模型。

从transformer的decoder里移除了decoder对encoder的attention部分。也就是消除掉了seq2seq的过程。

GPT是一个语言模型，每一个时刻只能看见当前时刻前面时刻的信息，是一个auto regressive的过程。

GPT2，hidden state的大小有变化，根据层数的多少有small，medum，large，extra large的划分。

GPT的训练过程是交叉式的预测下一个单词，测试的时候是输入一个句子生成另外一个句子。

GPT的预训练就是训练一个语言模型。而bert的预训练是masked language model和nsp的任务。

GPT由多个decocer block组成，每一个decoder block由masked self-attention和feed forward neural network组成。

一个timestamp的hidden state经过线性层转换为vocab size大小的embedding，然后经过softmax，算出每个词汇的概率，找出其中概率最大的词作为预测输出，然后下一个时刻的词作为真实输出，计算两者的cross entropy来训练模型。

每一个timestamp后面的位置都mask掉，设置一个负无群大的值，做softmax的时候，该位置的值就为0。

2）总结

transformer decoder的构造

预训练的时候做语言模型的训练

GPT2用更多更深的block

BERT是做NLU，generation做不了

GPT天生就是语言模型，非常适合做generation的任务，在bert里能做的在gpt里也可以做

除了GPT-2 ，GPT-3依旧延续自己的单向语言模型训练方式，只不过把模型尺寸增大到了1750亿，并且使用45TB数据进行训练

gpt2可以用3的模型吗

一般情况下，可以使用GPT-2的模型来做GPT-3的任务，但是效果不一定理想。因为GPT-3是使用了更强大的数据和计算资源进行训练的，所以在许多NLP任务上都比GPT-2表现得更好，特别是在一些需要更高层次的文本理解和生成任务上。但由于GPT-3的技术和资源成本都很高，所以如果只是做一些简单的文本处理任务，使用GPT-2模型也是可以的。

以上就是关于gpt2和gpt3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。