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兩種流行AI語(yǔ)言模型ChatGPT與GPT3的深度比較

譯文 精選
人工智能 開(kāi)發(fā)
本文專注探索OpenAI開(kāi)發(fā)的兩種流行AI語(yǔ)言模型——ChatGPT和GPT-3的特性和功能,并探討它們之間的聯(lián)系與區(qū)別。

譯者 | 朱先忠

審校 | 孫淑娟

簡(jiǎn)介

語(yǔ)言模型是自然語(yǔ)言處理(NLP)的重要組成部分,而自然語(yǔ)言處理是人工智能(AI)的一個(gè)子領(lǐng)域,專注于使計(jì)算機(jī)能夠理解和生成人類語(yǔ)言。ChatGPT和GPT-3都是由業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的人工智能研究機(jī)構(gòu)OpenAI開(kāi)發(fā)的兩種流行的AI語(yǔ)言模型。在這篇文章中,我們將著力探討這兩種模型各自的特性和功能,并討論它們究竟存在哪些區(qū)別。

ChatGPT

1.ChatGPT概述

??ChatGPT??是一種截止目前最先進(jìn)的會(huì)話式語(yǔ)言模型,它已經(jīng)在來(lái)自各種來(lái)源的大量文本數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行了訓(xùn)練,包括社交媒體、書籍和新聞文章等諸多領(lǐng)域。該模型能夠針對(duì)文本輸入生成類似人類的響應(yīng),使其適用于聊天機(jī)器人和對(duì)話式AI系統(tǒng)等方面的任務(wù)。

2.ChatGPT的特點(diǎn)和功能

ChatGPT有幾個(gè)關(guān)鍵特性和功能,使其成為執(zhí)行NLP任務(wù)的強(qiáng)大語(yǔ)言模型。其中包括:

1. 類真人反應(yīng):ChatGPT經(jīng)過(guò)訓(xùn)練,可以生成類似于人類在給定情況下的反應(yīng)。這樣就允許它與用戶進(jìn)行自然的、類似人類的對(duì)話。

2. 上下文感知:ChatGPT能夠維護(hù)上下文并跟蹤會(huì)話的流程,即使在復(fù)雜或多回合的會(huì)話中也能提供適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)。

3. 大量訓(xùn)練數(shù)據(jù):ChatGPT已經(jīng)接受了大量文本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,這使得它能夠?qū)W習(xí)各種語(yǔ)言模式和風(fēng)格,并能夠產(chǎn)生多樣化和微妙的反應(yīng)。

3.ChatGPT與其他語(yǔ)言模型的區(qū)別

ChatGPT在如下幾個(gè)方面不同于其他幾種AI語(yǔ)言模型。

首先,它是專門為會(huì)話任務(wù)設(shè)計(jì)的,而許多其他語(yǔ)言模型往往設(shè)計(jì)得更為通用,從而可以用于更為廣泛的語(yǔ)言相關(guān)任務(wù)。

第二,ChatGPT基于來(lái)自各種來(lái)源的大量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成——包括社交媒體和新聞文章,與可能在更為有限的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的其他模型相比,這使其具有更廣泛的語(yǔ)言模式和風(fēng)格。

最后,ChatGPT專門設(shè)計(jì)用于生成類似真人的響應(yīng),使其更適合需要自然、類真人對(duì)話的任務(wù)。

GPT-3或生成式預(yù)訓(xùn)練Transformer 3

1.GPT-3概述

??GPT-3??是由OpenAI公司開(kāi)發(fā)的大規(guī)模語(yǔ)言模型。該模型基于來(lái)自各種來(lái)源的大量文本數(shù)據(jù)(包括書籍、文章和網(wǎng)站等)訓(xùn)練而成。它能夠?qū)ξ谋据斎肷深愃迫祟惖捻憫?yīng),因此可用于廣泛的語(yǔ)言相關(guān)任務(wù)。

2.GPT-3的特點(diǎn)和功能

GPT-3有幾個(gè)關(guān)鍵特性和功能,使其成為NLP任務(wù)的強(qiáng)大語(yǔ)言模型。其中包括:

n 大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù):GPT-3已經(jīng)在大量的文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行了訓(xùn)練,這使得它能夠?qū)W習(xí)廣泛的語(yǔ)言模式和風(fēng)格。這使得它能夠產(chǎn)生多樣化和微妙的反應(yīng)。

n 多任務(wù):GPT-3可用于廣泛的語(yǔ)言相關(guān)任務(wù),包括翻譯、摘要和文本生成。這使其成為一種可應(yīng)用于各種應(yīng)用的通用模型。

3.GPT-3與其他語(yǔ)言模型的區(qū)別

GPT-3在幾個(gè)方面不同于其他語(yǔ)言模型,主要體現(xiàn)在如下幾個(gè)方面:

首先,它是目前可用的體積最大和功能最強(qiáng)的語(yǔ)言模型之一,擁有1750億個(gè)參數(shù)。這使它能夠?qū)W習(xí)廣泛的語(yǔ)言模式和風(fēng)格,并生成高度準(zhǔn)確的答案。

第二,GPT-3基于來(lái)自各種來(lái)源的大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,與可能在更有限的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的其他模型相比,這使其具有更廣泛的語(yǔ)言模式和樣式。

最后,GPT-3能夠執(zhí)行多個(gè)任務(wù),使其成為一個(gè)可應(yīng)用于各種應(yīng)用程序的通用模型。

ChatGPT和GPT-3的比較

1.兩種模型的相似之處

ChatGPT和GPT-3都是由OpenAI公司開(kāi)發(fā)的語(yǔ)言模型,它們都是根據(jù)來(lái)自各種來(lái)源的大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練產(chǎn)生的。這兩種模型都能夠?qū)ξ谋据斎氘a(chǎn)生類似人類的響應(yīng),并且都適用于聊天機(jī)器人和對(duì)話式AI系統(tǒng)等任務(wù)。

2.兩種模型之間的差異

ChatGPT和GPT-3之間存在幾個(gè)關(guān)鍵區(qū)別。

首先,ChatGPT是專門為會(huì)話任務(wù)設(shè)計(jì)的,而GPT-3是一個(gè)更通用的模型,可用于廣泛的語(yǔ)言相關(guān)任務(wù)。

第二,與GPT-3相比,ChatGPT接受的數(shù)據(jù)量較少,這可能會(huì)影響其生成多樣化和細(xì)微差別響應(yīng)的能力。

最后,GPT-3比ChatGPT大得多,功能更強(qiáng)大,共使用了1750億個(gè)參數(shù)訓(xùn)練而成,而ChatGPT只使用了15億個(gè)參數(shù)。

可以說(shuō),截止目前,ChatGPT是一種最先進(jìn)的會(huì)話語(yǔ)言模型,它已經(jīng)在來(lái)自各種來(lái)源的大量文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行了訓(xùn)練,包括社交媒體、書籍和新聞文章等等。該模型能夠?qū)ξ谋据斎肷深愃迫祟惖捻憫?yīng),使其適用于聊天機(jī)器人和對(duì)話式AI系統(tǒng)等任務(wù)。

另一方面,GPT-3是一個(gè)大規(guī)模的語(yǔ)言模型,它已經(jīng)在來(lái)自各種來(lái)源的大量文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行了訓(xùn)練。它能夠產(chǎn)生類似人類的反應(yīng),并可用于廣泛的語(yǔ)言相關(guān)任務(wù)。

就相似性而言,ChatGPT和GPT-3都是在大量文本數(shù)據(jù)上訓(xùn)練而成的,允許它們對(duì)文本輸入產(chǎn)生類似人類的響應(yīng)。它們都是由OpenAI公司開(kāi)發(fā)的,被認(rèn)為是目前最先進(jìn)的語(yǔ)言模型。

然而,這兩種模式之間還是存在一些關(guān)鍵差異。例如,ChatGPT專門為會(huì)話任務(wù)而設(shè)計(jì);相比來(lái)說(shuō),GPT-3更通用一些,可用于更廣泛的語(yǔ)言相關(guān)任務(wù)。此外,ChatGPT接受了更廣泛的語(yǔ)言模式和風(fēng)格培訓(xùn);因此,與GPT-3相比它更能產(chǎn)生多樣化和微妙的響應(yīng)。

就何時(shí)使用哪一種模型而言,ChatGPT最適合需要自然、類似人類對(duì)話的任務(wù),如聊天機(jī)器人和對(duì)話式AI系統(tǒng)等。另一方面,GPT-3最適合應(yīng)用于需要通用語(yǔ)言模型的任務(wù),例如文本生成和翻譯等。

小結(jié)

總之,了解ChatGPT和GPT-3之間的差異對(duì)于自然語(yǔ)言處理任務(wù)是非常重要的。雖然這兩種模型都非常先進(jìn),它們都能夠產(chǎn)生類似人類的反應(yīng),但它們具有各自不同的優(yōu)勢(shì),而且各自最適合執(zhí)行不同類型的任務(wù)。通過(guò)了解這些差異,我們便可以做出更明智的選擇,從而決定具體使用哪一種模型來(lái)滿足我們的特定NLP開(kāi)發(fā)需求。

譯者介紹

朱先忠,51CTO社區(qū)編輯,51CTO專家博客、講師,濰坊一所高校計(jì)算機(jī)教師,自由編程界老兵一枚。

原文標(biāo)題:??ChatGPT vs. GPT3: The Ultimate Comparison??,作者:Abdullah Mangi,Irfan Rehman

責(zé)任編輯:華軒 來(lái)源: 51CTO
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