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GPT-3
、GPT-3.5
、GPT-4
系列模型。并且,OpenAl在训练GPT-3的同时,训练了参数不同、复杂度各不相同的A、B、C、D四项大模型(基座模型),用于不同场景的应用;ada
、babbage
、curie
和davinci
,四个模型并不是GPT-3的微调模型,而是独立训练的四个模型;PaLM2 Models
中的四项大模型: Gecko
(壁虎)、Otter
(水獭)、Bison
(野牛)、Unicorn
(独角兽),最小的Gecko模型可以在移动端运行,并计划在下一代安卓系统中集成。DALL·E
(达利)v2,是DALL·E
模型的第二版训练版,能够根据描述生成图像;GPT-3
开发的模型,总共包含120亿个参数,不难看出DALL·E对图像的理解能力源于大语言模型;Whisper v2-large model
,是Whisper
模型的升级版,能够执行多语言语音识别以及语音翻译和语言识别;Embedding
文本嵌入模型,用于将文本转化为词向量,即用一个数组(向量)来表示一个文本,该文本可以是短语、句子或者文章;text-embedding-ada-002
模型;Moderation
模型,旨在检查内容是否符合OpenAl的使用政策。这些模型提供了查找以下类别内容的分类功能:仇恨、仇恨/威胁、自残、性、性/未成年人、暴力和暴力/图片等。Codex
大模型,用GitHub数十亿行代码训练而成,能够“读懂"代码,并且能够根据自然语言描述进行代码创建;deprecated
)状态,意为后续不再单独维护,但并不表示OpenAl已放弃编程大模型,相反越来越多的编程功能被集成到语言大模型中;Visual Studio Code
、GitHub Copilot
、Azure OpenAl Service
等产品中,用于提供自动编程功能支持。OpenAl API命名规则
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