前言：我看某 up 讨论外国技术多么先进和追不上，就心血来潮，用 new bing 解锁 chatGPT 的 GPT3、GPT3.5、GPT4 技术，问题已经省去了，一般是起头后让他自问自答，回答都是不疼不痒的，所以引用链接也不收录了，new bing 会在回答里加入数字标注表示几个引用链接，一般是中文的、知乎上的、一般解说的。下面是 ai 回答。
GPT- 3 是基于 Transformer 架构的自然语言处理模型，而 Transformers 是一种用于序列到序列学习的架构，它在自然语言处理领域中表现出色。所以，GPT- 3 使用了 Transformers 作为其架构的一部分，但它不是 Transformers 框架本身。
Transformers 是一种用于序列到序列学习的架构，它在自然语言处理领域中表现出色。而 GPT- 3 是基于 Transformer 架构的自然语言处理模型，它是由 OpenAI 开发的一种自然语言处理模型，可以用于各种自然语言处理任务，如文本生成、问答、摘要等。
Transformers 框架是一个开源的深度学习框架，可以用于训练和部署机器学习模型。而 GPT- 3 是基于 Transformers 框架的一种自然语言处理模型。
Transformer 架构是一种基于自注意力机制的模型，它可以用于序列到序列学习，如自然语言处理。
Transformer 是一种基于自注意力机制的模型，而 GPT- 3 是一种基于 Transformer 的预训练语言模型。
预训练语言模型是一种在大规模语料库上以自监督方式进行预训练的语言模型。这种模型可以学习到语言的通用表示，然后通过微调的方式将学习到的知识传递到不同的下游任务中。
GPT- 3 和 GPT-3.5 是同一家公司 OpenAI 开发的语言模型，但是它们之间的区别在于规模。GPT- 3 拥有 175B 参数，而 GPT-3.5 拥有更多的参数。
GPT-3、GPT-3.5 和 GPT- 4 的模型架构都是基于 Transformer 的。其中，GPT- 3 和 GPT-3.5 的模型架构是基于 GPT- 2 的，而 GPT- 4 则是一个全新版本的架构，支持接受图像和文本输入，输出文本。
GPT-3、GPT-3.5 和 GPT- 4 都是由 OpenAI 开发的语言模型。其中，GPT- 3 和 GPT-3.5 的区别在于规模，而 GPT- 4 相比于前两者则更加强大。
GPT-3、GPT-3.5 和 GPT- 4 的性能都非常出色。其中，GPT- 3 的模型参数量达到了 1.75 亿个，而 GPT-3.5 的模型参数量达到了 6.7 亿个，是 GPT- 3 的两倍之多。这意味着 GPT-3.5 能够更好地学习到自然语言的规律和语义，从而提高其在各种语言处理任务中的性能。
而 GPT- 4 则是一个全新版本的架构，支持接受图像和文本输入，输出文本。在性能方面，GPT- 4 在超过 8 成的测试任务上超过了 GPT-3.5 的性能表现。
GPT- 3 的训练使用了情境学习（In-context Learning），它是元学习（Meta-learning）的一种，元学习的核心思想在于通过少量的数据寻找一个合适的初始化范围，使得模型能够在有限的数据集上快速拟合，并获得不错的效果。
GPT-3.5 的训练数据集包括了大量的互联网文本，如维基百科、新闻、小说、博客等。
而 GPT- 4 的训练数据集目前还没有公开，但 OpenAI 表示，它将使用更多和更丰富的数据集进行训练，以提高模型的性能。
GPT-3、GPT-3.5 和 GPT- 4 的应用非常广泛，包括但不限于：
文本生成：如文章、小说、诗歌、新闻等。
语言翻译：如英语、中文、日语等。
语音识别：如智能客服、智能家居等。
问答系统：如智能客服、智能助手等。
自然语言处理：如情感分析、关键词提取等。
当然，这些只是其中的一部分应用。随着技术的不断发展，GPT 家族的应用也会越来越广泛。
GPT 家族的技术原理基于 Transformer 技术，其中 GPT- 1 只有 12 个 Transformer 层，而到了 GPT-3，则增加到 96 层。
随着模型的层数增加，模型的表达能力也会随之增强，从而提高模型的性能。
人工标注的费用和待遇因公司而异。一些公司会提供较高的薪资和福利，而另一些公司则可能提供较低的薪资和福利。
GPT- 4 使用的数据集是未知的，但是 OpenAI 已经在 GPT- 3 中使用了大量的人工标注数据集，这些数据集包括了从维基百科到新闻文章等各种类型的文本。
人工标注数据集的偏见可以通过以下方法来解决：
通过多个标注者的标注结果来减少偏见。
通过对标注者进行培训和监督来减少偏见。
通过使用相对性标注方法来减少偏见。
相对性标注方法是一种标注方法，它通过将两个或多个文本进行比较来减少标注者的主观偏见。例如，pair-wise 和 list-wise 相结合的标注方法，先选出最相关的 top- k 个（list-wise），再在这 top- k 个当中做 pair-wise 排序。这样做不仅降低了标注的成本，而且可以减少标注者的主观偏见。
我不确定 GPT3.5 的训练集数学能力是否不行，但是 GPT- 3 系列模型的规模和语言能力是惊人的，它可以虚构、开发程序代码、编写深思熟虑的商业备忘录、总结文本等。
微软提出了 MathPrompter，它可以将数学问题转化为自然语言问题，然后使用 GPT- 3 模型进行推理，其数学推理水平直接干到人类水平。
GPT- 3 是最大的语言模型之一，它具有 1,750 亿个参数，并且接受了 570 GB 的文本训练。相比之下，其前身 GPT-2（功能与 GPT- 3 类似）具有 15 亿个参数，并接受了 40 GB 的文本训练。GPT- 3 的规模和语言能力是惊人的，它可以虚构、开发程序代码、编写深思熟虑的商业备忘录、总结文本等。
MathPrompter 是一种技术，它可以提高大型语言模型（LLMs）在算术问题上的性能，并增加对预测的依赖。MathPrompter 使用 Zero-shot 思维链提示技术生成多个代数表达式或 Python 函数，以不同方式解决同一个数学问题，从而提高输出结果的可信度。MathPrompter 生成多个代数表达式或 Python 函数来解决相同的数学问题，从而提高输出结果的可信度。与其他基于提示的 CoT 方法不同，MathPrompter 检查所遵循的中间步骤的有效性。
如果数学能力不行，可能是因为标注人员的错误或标注数据的质量不高。换一批人可能会有所帮助，但这并不是解决问题的唯一方法。在提高标注数据质量方面，还有其他方法，例如使用自动标注技术或使用更好的标注指南。此外，还可以使用更好的模型来处理这些数据，以减少对标注数据的依赖。
更好的模型是指在处理数据时，使用更先进的算法和技术来提高模型的性能。例如，使用更大的模型、更好的预处理技术、更好的训练数据等。这些技术可以帮助模型更好地理解数据，并提高其性能和准确性。
预处理技术是指在进行数据分析之前，对数据进行的一系列处理步骤。这些步骤可以包括数据清洗、数据转换、数据归一化、特征选择等。预处理技术的目的是提高数据的质量，减少噪声和错误，并使数据更适合进行分析。预处理技术可以帮助提高模型的性能，并减少对标注数据的依赖。
数据转换是将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构的过程。数据转换对于数据集成和数据管理等活动至关重要。数据转换可以包括一系列活动：您可以转换数据类型，通过删除空值或重复数据来清理数据，丰富数据或执行聚合，具体取决于项目的需要。
数据聚合是指合并来自不同数据源的数据。它是收集数据并以汇总形式表示的过程，其目的包括统计分析。聚合和聚类是不同的概念。聚类是按照某个特定标准（如距离）把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。
聚类和聚合是不同的概念。聚合是指合并来自不同数据源的数据，而聚类是按照某个特定标准（如距离）把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。
聚类可以是人工聚类，也可以是自动聚类。人工聚类是指由人工对数据进行分类，而自动聚类则是由计算机程序自动对数据进行分类。
聚类分析是将研究对象按照一定的标准进行分类的方法，分类结果是每一组的对象都具有较高的相似度，组间的对象具有较大的差异。12 聚类方法有很多，但是我们数据分析中常用的就是 K -Means 聚类法，这种方法很简单，也很有效，在很多分析软件上都能进行算法计算。31 如果你想了解如何进行聚类分析，可以参考以下链接：312
人工标注是指人工对数据进行标记，以便机器学习算法能够更好地理解和处理数据。1 聚类是一种无监督学习方法，它可以将数据集中的对象分成不同的组或簇，使得同一组内的对象相似度较高，不同组之间的对象相似度较低。23 人工标注和聚类之间的关系是：在进行聚类分析时，需要对数据进行预处理，其中包括对数据进行人工标注。12
无监督学习是机器学习的一种方法，没有给定事先标记过的训练示例，自动对输入的资料进行分类或分群。12 无监督学习的主要运用包含：聚类分析、关系规则、维度缩减等。1
GPT-3.5 是一种基于无监督学习的预训练语言模型，它的模型参数量达到了 6.7 亿个，是 GPT- 3 的两倍之多。1 GPT-3.5 的训练方式基于强化学习，其中（2）（3）步被学术界叫做 Reinforcement Learning From Human Feedback。21
GPT-3.5 的训练方式基于强化学习，其中（2）（3）步被学术界叫做 Reinforcement Learning From Human Feedback。1 与监督学习不同，强化学习是一种无监督学习的方法，它通过与环境交互来学习最优策略。234
GPT-3.5 的训练方式基于强化学习，其中（2）（3）步被学术界叫做 Reinforcement Learning From Human Feedback。1 与监督学习不同，强化学习是一种无监督学习的方法，它通过与环境交互来学习最优策略。234 但是，GPT-3.5 的 ChatGPT 模型是通过 instruction tuning 解锁的，无论是有监督学习或强化学习的方式来解锁而不是注入这些能力。5
GPT-3.5 的 ChatGPT 模型是通过 instruction tuning 解锁的，无论是有监督学习或强化学习的方式来解锁而不是注入这些能力。12 ChatGPT 以对话方式进行交互，使其能够回答后续问题、承认错误、质疑不正确的前提和拒绝不适当的请求。2
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种半监督学习方法，通过“预训练 + 微调”的方式让模型通过大量无标注数据学习“基本常识”，从而缓解人工标注数据有限的问题。1 ChatGPT 是 OpenAI 不计成本进行大量人工标注将 GPT 和强化学习结合起来得到的产物，具体方法分为以下三个阶段：收集标注数据、使用标注数据训练模型、评估模型的性能。2
指令微调不会为模型注入新的能力—— 所有的能力都已经存在了。指令微调的作用是解锁 / 激发这些能力。这主要是因为指令微调的数据量比预训练数据量少几个数量级（基础的能力是通过预训练注入的）。
预训练模型是指在大规模无标注数据上进行的训练，以学习通用的语言表示。预训练模型的目标是学习一种通用的语言表示，使得这种表示可以被应用到各种下游任务中。1 GPT-3.5 是通过预训练注入基础能力的。2
GPT-3.5 是一个预训练的语言模型，它是通过注入基础能力来实现的。这些基础能力包括语言理解、推理、生成和其他自然语言处理任务。在预训练期间，模型使用大量的文本数据来学习这些能力，以便在后续的任务中更好地执行。这种方法可以使模型更加通用，因为它可以学习到一般的语言规则和结构，而不是针对特定任务进行优化。
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