在中国成功使用 ChatGPT 的方法(针对苹果系统):
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使用现代GPU硬件,可以并行计算数千个示例的结果。但是,当涉及实际更新神经网络中的权重时,目前的方法基本上要求一次一批地执行此操作。(是的,这可能是实际的大脑将计算和内存元素相结合的优势。)即使在我们之前讨论过的学习数值函数的看似简单的情况下,我们发现通常需要使用数百万个示例才能成功训练网络,至少是从头开始。那么,为了训练一个“类人类语言”的模型,需要多少示例呢?理论上似乎没有任何根本的方式可以知道。但是在实践中,ChatGPT成功地从数百万亿字的文本中进行了训练。一些文本会被重复使用多次,而其他文本只会使用一次。但是,它以某种方式从看到的文本中“得到了它所需的”。但是,考虑到这么多的文本进行训练,需要多大的网络才能“很好地学习它”呢?同样,我们还没有根本的理论。最终——正如我们将在下面进一步讨论的——人类语言及其典型使用可能存在一定的“算法”。但是,下一个问题是,神经网络在实现基于该算法内容的模型时有多么高效;我们还不知道,尽管ChatGPT的成功表明它相当有效。