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gpt3能做什么（gpt3.0能完成哪些工作）
發(fā)布時間：2023-03-12 15:44:55
稿源：
創(chuàng)意嶺 閱讀：
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問大家
大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于gpt3能做什么的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
一、跑gpt3的條件
1、必須禁止定制自己的開放式聊天機器人功能。
2、需設置內容過濾器以避免用戶與Samantha談論敏感話題。
3、必須部署自動化監(jiān)控工具監(jiān)視用戶的對話，檢測是否濫用GPT3生成的有害或敏感語句。
二、轉換成 gpt 磁盤是干什么的
GPT（Globally Unique Identifier Partition Table Format）一種由基于 Itanium 計算機中的可擴展固件接口 （EFI） 使用的磁盤分區(qū)架構。與主啟動記錄 （MBR） 分區(qū)方法相比，GPT 具有更多的優(yōu)點，因為它允許每個磁盤有多達 128 個分區(qū)，支持高達 18 千兆兆字節(jié)的卷大小，允許將主磁盤分區(qū)表和備份磁盤分區(qū)表用于冗余，還支持唯一的磁盤和分區(qū) ID （GUID）。與支持最大卷為 2 TB （terabytes） 并且每個磁盤最多有 4 個主分區(qū)（或 3 個主分區(qū)，1 個擴展分區(qū)和無限制的邏輯驅動器）的主啟動記錄 （MBR） 磁盤分區(qū)的樣式相比，GUID 分區(qū)表 （GPT） 磁盤分區(qū)樣式支持最大卷為 18 EB （exabytes） 并且每磁盤最多有 128 個分區(qū)。與 MBR 分區(qū)的磁盤不同，至關重要的平臺操作數據位于分區(qū)，而不是位于非分區(qū)或隱藏扇區(qū)。另外，GPT 分區(qū)磁盤有多余的主要及備份分區(qū)表來提高分區(qū)數據結構的完整性。在運行帶有 Service Pack 1 （SP1） 的 Windows Server 2003 的基于 x86 的計算機和基于 x64 的計算機上，操作系統(tǒng)必須駐留在 MBR 磁盤上。其他的硬盤可以是 MBR 或 GPT。在基于 Itanium 的計算機上，操作系統(tǒng)加載程序和啟動分區(qū)必須駐留在 GPT 磁盤上。其他的硬盤可以是 MBR 或 GPT。在單個動態(tài)磁盤組中既可以有 MBR，也可以有 GPT 磁盤。也使用將基本 GPT 和 MBR 磁盤的混合，但它們不是磁盤組的一部分?？梢酝瑫r使用 MBR 和 GPT 磁盤來創(chuàng)建鏡像卷、帶區(qū)卷、跨區(qū)卷和 RAID-5 卷，但是 MBR 的柱面對齊的限制可能會使得創(chuàng)建鏡像卷有困難。通?？梢詫?MBR 的磁盤鏡像到 GPT 磁盤上，從而避免柱面對齊的問題?？梢詫?MBR 磁盤轉換為 GPT 磁盤，并且只有在磁盤為空的情況下，才可以將 GPT 磁盤轉換為 MBR 磁盤。否則數據將發(fā)生丟失?。?！不能在可移動媒體，或者在與群集服務使用的共享 SCSI 或 Fibre Channel 總線連接的群集磁盤上使用 GPT 分區(qū)樣式。注：動態(tài)磁盤轉換成GPT的磁盤的是該硬盤上的分區(qū)最多只能存在四個，因為GPT磁盤只能支持最多四個主分區(qū)，從動態(tài)磁盤轉換過去的時候會把當前所有的分區(qū)默認成為主分區(qū)，如果數量超過四個分區(qū)則無法轉換。右擊“計算機”選擇管理找到需要操作的磁盤，如果只有一塊磁盤即為磁盤 0之后你就可以嘗試再次在未使用的分區(qū)上面創(chuàng)建磁盤分區(qū)，并分配卷標了。你可能還會關注:請推薦幾款硬盤數據恢復軟件希望以上信息對你有所幫助
三、GPT分區(qū)能做系統(tǒng)分區(qū)嗎？急?。?！
取消GPT保護分區(qū)
確保自己硬盤中沒有數據！
1. 打開開始菜單-〉運行，輸入 diskpart ；
2. 輸入 list disk ，列出當前所安裝的磁盤；
3. 輸入 select disk n （其中的 n 指的是磁盤的磁盤編號，就是需要轉換的磁盤的編號）；
4. 輸入 clean all ，將指定的磁盤上所有扇區(qū)都設置為零（這樣會完全刪除磁盤上的所有數據），這一步需要一段時間；
5. 重新進入“計算機管理”的“磁盤管理”，這時系統(tǒng)會發(fā)現(xiàn)一個新磁盤，要求初始化，初始化導入這個磁盤，在“磁盤管理”里面可以設定當前磁盤為動態(tài)的還是靜態(tài)的，然后新建分區(qū)，格式化為想要的格式就好了。
四、GPT 原理解析
GPT（Generative Pre-Training）是一個典型的兩階段式模型：無監(jiān)督預訓練+監(jiān)督下游任務微調。而在 NLP 任務中，上游的無監(jiān)督預訓練任務多半采用語言模型來實現(xiàn)，下游的監(jiān)督任務直接對上游的模型進行簡單改造即可使用。
GPT 為了能夠有效的抓取文本中的語義信息，使用了單向的 Transformer Decoder 模塊構建標準的語言模型，再使用預訓練得到的網絡架構與參數進行下游監(jiān)督任務的微調，取得了不錯的效果。
論文： Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
對于語料 ，GPT 構建標準的語言模型：
文章中使用 Transformer Decoder 模塊加上前饋神經網絡，最后使用 softmax 輸出目標詞的分布：
對于通過第一階段的預訓練得到的語言模型，對于特定的任務進行 fine-tuning。
對于一個監(jiān)督數據集 ，其中的數據為一個序列 和一個標簽 。將序列輸入預訓練模型后得到輸出向量為 ，接著使用一個線性層來預測標簽：
需極大化的似然函數為：
另外，作者發(fā)現(xiàn)，使用語言模型來輔助監(jiān)督學習的任務進行微調，有兩個好處：
所以，最終下游使用的監(jiān)督模型目標函數為：
GPT 使用兩階段式模型的另外一個好處是，作者期望通過第一階段的預訓練語言模型，學習到盡可能多的自然語言信息，且對于大多數下游任務，只需要簡單的修改輸入而不需要修改模型架構即可完成微調。對于 NLP 中的幾種主流任務，GPT 分別做了如下的變換策略：
模型還包括一些細節(jié)：
論文： Language Models are Unsupervised Multitask Learners
GPT-2 是 GPT 的直接升級版，效果驚人。相比之下，GPT-2 有如下幾點改進：
以上就是關于gpt3能做什么相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。
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