盤(pán)古大模型和GPT3有哪些不同

盤(pán)古大模型和GPT3有哪些不同

盤(pán)古大模型和GPT-3都是人工智能領(lǐng)域邁出的重要一步，它們的發(fā)展對于人工智能領(lǐng)域的發(fā)展都起到了重要的推動(dòng)作用。但是，盤(pán)古大模型和GPT-3在一些方面存在差異，下面將從幾個(gè)方面來(lái)探討盤(pán)古大模型和GPT-3的不同之處。

一、概念定義差異

盤(pán)古大模型，簡(jiǎn)稱(chēng)PGM，是中國科學(xué)院計算機網(wǎng)絡(luò )信息中心所研發(fā)的一種大規模中文自然語(yǔ)言處理預訓練模型，它是以一種全新的方式來(lái)進(jìn)行中文自然語(yǔ)言處理的。它可以像英文NLP預訓練模型一樣，做到從大規模語(yǔ)料庫中進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習，從而對中文自然語(yǔ)言的處理能力得以大幅提高。

而GPT-3則是由OpenAI公司開(kāi)發(fā)的人工智能自然語(yǔ)言處理模型，它基于一個(gè)名為“transformer”的預訓練架構，可以自動(dòng)處理各種類(lèi)型的自然語(yǔ)言文本，能夠完成任務(wù)包括自動(dòng)文本糾錯，自動(dòng)摘要生成，自動(dòng)翻譯等功能。與PGM相比，GPT-3不僅可以中文，還可以處理英文以及其他多種語(yǔ)言。

二、技術(shù)框架上的差異

盤(pán)古大模型的基于先進(jìn)的深度學(xué)習技術(shù)，可以對大量的語(yǔ)料庫進(jìn)行分析和學(xué)習，并進(jìn)行相應的調整和提高，從而實(shí)現對中文的自然語(yǔ)言處理。PGM的設計旨在通過(guò)深度學(xué)習技術(shù)構建的模型，以此來(lái)使算法理解中文和英文等多種語(yǔ)言之間的語(yǔ)義及結構等方面的區別，力求讓它的應用范圍更加廣泛。

GPT-3則是基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型的構成，其技術(shù)框架主要包括多層transformer結構的預訓練模型和在該模型基礎上進(jìn)行微調獲得的針對不同任務(wù)的模型。GPT-3屬于大規模機器學(xué)習模型之一，是迄今為止人工智能領(lǐng)域中應用最為廣泛的模型之一。從技術(shù)框架上來(lái)看，它擁有更加豐富和全面的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )功能，可以處理更多的自然語(yǔ)言文本和語(yǔ)言識別等方面的任務(wù)。

三、語(yǔ)言處理有所不同

盤(pán)古大模型是建構在中文預訓練模型上的，它對中文文本的處理能力相對于其他語(yǔ)言模型來(lái)說(shuō)要更為出色。由于中文語(yǔ)言的特殊性，所以對于中文，“分詞”這一處理工作更為重要，需要預先對語(yǔ)言進(jìn)行劃分處理。而在處理英文等語(yǔ)言時(shí)，并不需要這一步驟。

GPT-3值得一提的是它的多語(yǔ)言處理能力，不光是中文和英文，它可以處理的語(yǔ)言種類(lèi)非常豐富。同時(shí)，在處理文本時(shí)，它不用像盤(pán)古大模型一樣需要提前進(jìn)行分詞等預處理，而是直接對文本進(jìn)行處理，從而減少對文本的人工干預和處理量。

四、數據模型量級不同

盤(pán)古大模型與GPT-3之間的模型規模存在巨大的差異，這個(gè)差異在某種程度上影響了它們的處理能力以及訓練效果。 盤(pán)古大模型將所有的語(yǔ)言處理數據集合并，統一訓練，達到了20tb以上，根據不同的預訓練任務(wù)和模型規模制定不同的網(wǎng)絡(luò )結構，模型規模一般在1~2億參數之間。

與之相比，GPT-3的模型規模更為龐大，從小到大依次是175億、13億、6億，3億參數等等。這些模型在訓練出來(lái)后能夠覆蓋幾乎所有可能出現的語(yǔ)言組合，因此在處理與人類(lèi)日常生活有關(guān)的多語(yǔ)言文本和任務(wù)中的效果十分顯著(zhù)。

綜上所述，盤(pán)古大模型與GPT-3在技術(shù)框架、語(yǔ)言處理以及數據模型量級等方面都存在顯著(zhù)差異。但是，在將來(lái)的發(fā)展中，人工智能技術(shù)不斷發(fā)展，隨著(zhù)科技的不斷迭代，較難確定哪一種模型或技術(shù)會(huì )在未來(lái)更為搶手，而這些現有技術(shù)的發(fā)展也有助于人工智能領(lǐng)域的更進(jìn)一步發(fā)展。