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如何区分GPT3.5和GPT4.0
GPT4.0较GPT3.5在理解能力上有了大幅的提升，我们可以对其问相同的问题，通过gpt的回答来区分。
1K00编辑于 2023-06-20 - 来自专栏API百科
【真正的ChatGPT】OpenAI 重磅推出的 GPT3.5 Turbo 初体验
3月2日凌晨，OpenAI放出了真正的ChatGPT API，不是背后的GPT-3.5大模型，是ChatGPT的本体模型—— ChatGPT3.5-Turbo！
7.4K400编辑于 2023-03-03 - 来自专栏开源心路
Slack工作区SolidUI 集成Claude使用流程，替代GPT3.5
Claude 由 OpenAI 副总裁离职创立的和chatGPT对位的AI机器人，号称是chatGPT一生的对手！ 比之前的一些模型如GPT-3 要强大得多，因此Claude 被认为是ChatGPT 最有力的竞争对手。Claude 的研发公司是专注人工智能安全和研究的初创公司Anthropic，由前OpenAI 员工共同创立的。
57720编辑于 2023-06-30 - 来自专栏YO大数据
ChatGPT教程 基于Springboot+Spring+MybatisPlus实现gpt3.5接口开发
ChatGPT教程: 基于Springboot+Spring+MybatisPlus实现gpt3.5接口开发 文章介绍: 本文基于SpringBoot+Spring+MybatisPlus实现一个响应快速的
1.1K40编辑于 2023-05-18 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
Meta 推出大型语言模型 LLaMA，比 GPT3.5 性能更高
比 GPT3.5 性能更高：参数规模小、训练数据多 Meta 目前提供有 70 亿、130 亿、330 亿和 650 亿四种参数规模的 LLaMA 模型。
71930编辑于 2023-04-06 - 来自专栏Datawhale专栏
超过GPT3.5？Mixtral 8*7B 模型结构分析
特别是在大多数标准基准测试中，它的表现匹配或超过了GPT3.5。 Mixtral具有以下特点： 优雅地处理32k标记的上下文。 支持英语、法语、意大利语、德语和西班牙语。 在代码生成方面表现出色。
61110编辑于 2024-04-24 - 来自专栏自然语言处理
【论文解读】如何使用1B参数的小模型吊打GPT3.5
论文地址：https://arxiv.org/abs/2302.00923 代码地址：https://github.com/amazon-science/mm-cot
1.2K20编辑于 2023-08-25 - 来自专栏机器之心
15B模型单项能力锤得过GPT3.5，开源SQLCoder已上岗
就在他发布了这张图后的两周内，又有三位新成员加入了这个大家庭，它们分别是 DeciCoder、OctoCoder 以及最新的成员 SQLCoder。
59430编辑于 2023-09-08 - 来自专栏机器之心
李志飞带着大模型「序列猴子」来了：能力自测略低于GPT3.5
机器之心报道 编辑：李亚洲、蛋酱 李志飞表示：经过测试，个人觉得自家大模型能够达到 GPT-4 一半的水平，略低于 GPT3.5。 大模型，绝对是当前整个科技领域的「皇冠明珠」。 李志飞表示，经过测试，他觉得自家大模型能够达到 GPT-4 一半的水平，略低于 GPT3.5。
1.1K30编辑于 2023-04-21 - 来自专栏大大的小数据
统计几种智能知识库与GPT3.5、GPT4的正确率2023.6.16
2、请帮我写个python程序，我把很多题目在excel，逐个读取题目，上传到openAI返回答案，记录到excel中。
35520编辑于 2023-08-16 - 来自专栏强人工智能之路
追平GPT3.5！5道推理题测试国产大模型与GPT差距
目前国产大模型可谓百花齐放，有些大模型甚至自称达到或者超过GPT3.5的水平，那实际情况究竟如何，我用5道推理题测试了GPT4、GPT3.5、 百度文心一言、讯飞星火大模型的表现，以下是测试过程。 GPT3.5: 错误 ? 百度文心一言：第2次回答正确，不过没有解释原理，同时回答有一个错别字“再” ? 讯飞星火：错误 ? GPT3.5: 正确率67%（4/6） ? 百度文心一言：正确率50%（3/6） ? 讯飞星火：正确率50%（3/6） ? GPT3.5: 第2次回答正确 ? 百度文心一言：多次尝试仍然错误 ? 讯飞星火：正确 ? GPT3.5：尝试3次仍然失败 ? 文心一言：正确 ? 讯飞星火：重试3次仍然失败 ?
2.5K42编辑于 2023-07-18 - 来自专栏新智元
2万亿token训练，打不过GPT3.5
继LLaMA开源后，Meta今天联手微软高调开源Llama 2，一共有7B、13B、70B三个版本。
89930编辑于 2023-08-07 - 来自专栏prepared
探索大模型之争：GPT3.5、豆包、文心一言、讯飞星火的对比分析
本文将对比GPT3.5、GPT4、文心一言、通义千问和讯飞星火等各类大模型，并通过一个实例探讨它们在相同的prompt情景下的回复表现。 1.1、GPT3.5：开创大模型新纪元 GPT3.5 是 GPT 系列的一部分，以其庞大的模型体积和出色的语言生成能力著称。它拥有 1750 亿个参数，可以处理更加复杂的自然语言任务。 然而，由于模型规模巨大，GPT3.5 的训练和部署成本也相应较高。 2.1 GPT3.5 2.2 文心一言 2.3 豆包 2.4 讯飞星火 三、结论： 不同的大模型在处理自然语言任务中有着各自的优势和特点。GPT3.5 和讯飞星火大模型在这类问题上生成质量上更出色。
6.9K10编辑于 2023-12-07 - 来自专栏prepared
探索大模型之争：GPT3.5、豆包、文心一言、讯飞星火的对比分析
本文将对比GPT3.5、GPT4、文心一言、通义千问和讯飞星火等各类大模型，并通过一个实例探讨它们在相同的prompt情景下的回复表现。 1.1、GPT3.5：开创大模型新纪元 GPT3.5 是 GPT 系列的一部分，以其庞大的模型体积和出色的语言生成能力著称。它拥有 1750 亿个参数，可以处理更加复杂的自然语言任务。 然而，由于模型规模巨大，GPT3.5 的训练和部署成本也相应较高。 2.1 GPT3.5 2.2 文心一言 2.3 豆包 2.4 讯飞星火 三、结论： 不同的大模型在处理自然语言任务中有着各自的优势和特点。GPT3.5 和讯飞星火大模型在这类问题上生成质量上更出色。
14.6K10编辑于 2023-12-07 - 来自专栏NLP/KG
大语言模型的预训练:GPT、GPT2、GPT3、GPT3.5、GPT4相关理论知识和模型实现、模型应用以及各个版本之间的区别详解
如下图为 GPT3.5 模型结构图： 图片 4.1 GPT3.5 训练策略 GPT3.5 训练策略采用奖励模型进行训练，一个奖励模型（RM）的目标是刻画模型的输出是否在人类看来表现不错。 随着计算机技术的不断发展和深度学习算法的不断进步，GPT3.5 的应用领域也将不断扩展和深化，为人们提供更加先进、高效、智能的自然语言处理服务。下图为两个提示的 GPT3.5 输出。 图片 GPT3.5 优点： 1. 多功能性：GPT3.5 可以回答各种问题，提供创意灵感，支持语音识别等多种功能，可以应用于多个领域，如技术支持、智能客服、文本生成等。 2. 便捷性：GPT3.5 可以通过第三方的应用程序或者网站、OpenAI 提供的 API 或者在 OpenAI 官方网站上使用，使用起来非常便捷。 GPT3.5 缺点： 1. 可能存在偏见：由于 GPT3.5 是通过对大量数据进行学习得到的，可能存在数据偏见的问题。这可能导致 GPT3.5 对某些群体或某些观点的回答存在偏见。 2.
5K11编辑于 2023-07-18 - 来自专栏frytea
GPT4检验方法
方法一：鲁迅为什么暴打周树人# GPT-3.5：胡编乱造 GPT-4：鲁迅和周树人是同一个人 gpt3.5 gpt4 方法二：树上9只鸟，打掉1只，还剩几只# GPT-3.5：8只 GPT- 4：0只，其他被吓跑了 gpt3.5 gpt4 注：本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。
63920编辑于 2023-10-21 - 来自专栏SAP Technical
恐怖的GPT-4到底能做什么，对技术人员有什么影响
同样在安全能力的升级上，GPT-4 明显超出 ChatGPT 和 GPT3.5。 相较于之前 GPT 系列模型， GPT-4 在训练方式、模型架构上有哪些创新优化？ 按照下图估计，最右处的灰点极有可能为 ChatGPT（GPT3.5类模型）。 图中可以看出 GPT-4 计算量约为 GPT3.5 的1000多倍，则模型容量约为548倍左右，1750亿x548≈100万亿。 可以看到，GPT-4 相比 GPT3.5 和 Anthropic 优势较明显。但绝对正确率只有60%左右，尚存在较多弊端，并没有从根本上解决这样的问题，也会是后续持续发展的方向。 通过该模式精调过的 Alpaca，效果接近普通 GPT3.5。
77140编辑于 2023-10-13 - 来自专栏机器之心
DeepMind让大模型学会归纳和演绎，GPT-4准确率提升13.7%
可以观察到，在 GPT3.5 和 GPT4 中，0-shot CoT 的性能最差。对于 few-shot 提示方法，CoT 和 LtM 的性能相似。 值得注意的是，GPT3.5 在检索 CLUTRR 规则方面并不差，而且比 GPT4 从 HtT 中获益更多，这可能是因为 CLUTRR 中的规则比算术中的规则少。 值得一提的是，使用 GPT4 的规则，GPT3.5 上的 CoT 性能提高了 27.2%，是 CoT 性能的两倍多，接近 GPT4 上的 CoT 性能。 对于 GPT3.5 来说，这种改进并不显著，因为在处理文本输入时，它经常产生除规则幻觉以外的错误。 感兴趣的读者可以阅读论文原文，了解更多研究内容。
52240编辑于 2023-10-24 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
SemanticKernel 结合 ASP.NET Core 使用
让我们先回忆一下 SemanticKernel 的基本用法： var deployment = "gpt3.5"; var endpoint = "http:/ { services.AddSingleton<IKernelBuilder>(sp => { var deployment = "gpt3.5 services.AddSingleton<IKernelBuilder>(sp => { var deployment = "gpt3.5 readonly Kernel _kernel; public KernelProvider() { var deployment = "gpt3.5 IServiceCollection AddSemanticKernel3(this IServiceCollection services) { var deployment = "gpt3.5
39100编辑于 2025-03-06 - 来自专栏陶士涵的菜地
ChatGPT3.5接口对接-配置代理域名-配置KEY-限制对话数量（附实现代码）
所以我们在后台提供了配置代理域名地方 您可以自己海外服务器搭建代理域名，然后把该域名填写到后台配置处【团队设置】【机器人设置】【chatGPT配置】 同样，在该处还可以配置自己的OpenAI key，这样就能对外服务了 调用GPT3.5 接口是会根据token个数进行收费的，所以，我们会限制访客消息个数，默认不能超过10条 超过该数量，就返回“对不起，对话消息数量已超过限制” //调用gpt3.5 func Gpt3dot5Message
3.5K90编辑于 2023-03-24
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