GPT-3.5和GPT-4这些大模型是怎样运行起来的呢？
2024-02-15 阅读 93
GPT-3.5和GPT-4是基于人工神经网络的深度学习模型。它们使用了大量的训练数据和计算资源来学习自然语言处理任务。这些模型通常由数十亿甚至数千亿个参数组成，通过多层神经网络进行训练和推理。
在训练阶段，这些大模型会被输入大量的文本数据，通过不断的迭代优化模型参数，使其能够更好地理解和生成自然语言。训练过程通常需要大量的计算资源和时间。
在部署和运行阶段，这些大模型通常会被部署在强大的服务器或云计算平台上，以便能够处理大规模的自然语言处理任务。当用户输入文本时，模型会根据其训练得到的知识和模式生成相应的输出。
更新于 2024年04月10日
