概述：我看某up討論外國技術(shù)多么先進(jìn)和追不上，就心血來潮，用new bing解鎖chatGPT的GPT3、GPT3.5、GPT4技術(shù)，問題已經(jīng)省去了，一般是起頭后讓他自問自答，回答都是不疼不癢的，所以引用鏈接也不收錄了，new bing會(huì)在回答里加入數(shù)字標(biāo)注表示幾個(gè)引用鏈接，一般是中文的、知乎上的、一般解說的。下面是ai回答。

GPT-3是基于Transformer架構(gòu)的自然語言處理模型，而Transformers是一種用于序列到序列學(xué)習(xí)的架構(gòu)，它在自然語言處理領(lǐng)域中表現(xiàn)出色。所以，GPT-3使用了Transformers作為其架構(gòu)的一部分，但它不是Transformers框架本身。

Transformers是一種用于序列到序列學(xué)習(xí)的架構(gòu)，它在自然語言處理領(lǐng)域中表現(xiàn)出色。而GPT-3是基于Transformer架構(gòu)的自然語言處理模型，它是由OpenAI開發(fā)的一種自然語言處理模型，可以用于各種自然語言處理任務(wù)，如文本生成、問答、摘要等。

Transformers框架是一個(gè)開源的深度學(xué)習(xí)框架，可以用于訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。而GPT-3是基于Transformers框架的一種自然語言處理模型。

Transformer架構(gòu)是一種基于自注意力機(jī)制的模型，它可以用于序列到序列學(xué)習(xí)，如自然語言處理。

Transformer是一種基于自注意力機(jī)制的模型，而GPT-3是一種基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練語言模型。

預(yù)訓(xùn)練語言模型是一種在大規(guī)模語料庫上以自監(jiān)督方式進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的語言模型。這種模型可以學(xué)習(xí)到語言的通用表示，然后通過微調(diào)的方式將學(xué)習(xí)到的知識(shí)傳遞到不同的下游任務(wù)中。

GPT-3和GPT-3.5是同一家公司OpenAI開發(fā)的語言模型，但是它們之間的區(qū)別在于規(guī)模。GPT-3擁有175B參數(shù)，而GPT-3.5擁有更多的參數(shù)。

GPT-3、GPT-3.5和GPT-4的模型架構(gòu)都是基于Transformer的。其中，GPT-3和GPT-3.5的模型架構(gòu)是基于GPT-2的，而GPT-4則是一個(gè)全新版本的架構(gòu)，支持接受圖像和文本輸入，輸出文本。

GPT-3、GPT-3.5和GPT-4都是由OpenAI開發(fā)的語言模型。其中，GPT-3和GPT-3.5的區(qū)別在于規(guī)模，而GPT-4相比于前兩者則更加強(qiáng)大。

GPT-3、GPT-3.5和GPT-4的性能都非常出色。其中，GPT-3的模型參數(shù)量達(dá)到了1.75億個(gè)，而GPT-3.5的模型參數(shù)量達(dá)到了6.7億個(gè)，是GPT-3的兩倍之多。這意味著GPT-3.5能夠更好地學(xué)習(xí)到自然語言的規(guī)律和語義，從而提高其在各種語言處理任務(wù)中的性能。

而GPT-4則是一個(gè)全新版本的架構(gòu)，支持接受圖像和文本輸入，輸出文本。在性能方面，GPT-4在超過8成的測試任務(wù)上超過了GPT-3.5的性能表現(xiàn)。

GPT-3的訓(xùn)練使用了情境學(xué)習(xí)（In-context Learning），它是元學(xué)習(xí)（Meta-learning）的一種，元學(xué)習(xí)的核心思想在于通過少量的數(shù)據(jù)尋找一個(gè)合適的初始化范圍，使得模型能夠在有限的數(shù)據(jù)集上快速擬合，并獲得不錯(cuò)的效果。

GPT-3.5的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括了大量的互聯(lián)網(wǎng)文本，如維基百科、新聞、小說、博客等。

而GPT-4的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集目前還沒有公開，但OpenAI表示，它將使用更多和更豐富的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，以提高模型的性能。

GPT-3、GPT-3.5和GPT-4的應(yīng)用非常廣泛，包括但不限于：

文本生成：如文章、小說、詩歌、新聞等。
語言翻譯：如英語、中文、日語等。
語音識(shí)別：如智能客服、智能家居等。
問答系統(tǒng)：如智能客服、智能助手等。
自然語言處理：如情感分析、關(guān)鍵詞提取等。
當(dāng)然，這些只是其中的一部分應(yīng)用。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，GPT家族的應(yīng)用也會(huì)越來越廣泛。

GPT家族的技術(shù)原理基于Transformer技術(shù)，其中GPT-1只有12個(gè)Transformer層，而到了GPT-3，則增加到96層。

隨著模型的層數(shù)增加，模型的表達(dá)能力也會(huì)隨之增強(qiáng)，從而提高模型的性能。

人工標(biāo)注的費(fèi)用和待遇因公司而異。一些公司會(huì)提供較高的薪資和福利，而另一些公司則可能提供較低的薪資和福利。

GPT-4使用的數(shù)據(jù)集是未知的，但是OpenAI已經(jīng)在GPT-3中使用了大量的人工標(biāo)注數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集包括了從維基百科到新聞文章等各種類型的文本。

人工標(biāo)注數(shù)據(jù)集的偏見可以通過以下方法來解決：

通過多個(gè)標(biāo)注者的標(biāo)注結(jié)果來減少偏見。
通過對(duì)標(biāo)注者進(jìn)行培訓(xùn)和監(jiān)督來減少偏見。
通過使用相對(duì)性標(biāo)注方法來減少偏見。

相對(duì)性標(biāo)注方法是一種標(biāo)注方法，它通過將兩個(gè)或多個(gè)文本進(jìn)行比較來減少標(biāo)注者的主觀偏見。例如，pair-wise和list-wise相結(jié)合的標(biāo)注方法，先選出最相關(guān)的top-k個(gè)（list-wise），再在這top-k個(gè)當(dāng)中做pair-wise排序。這樣做不僅降低了標(biāo)注的成本，而且可以減少標(biāo)注者的主觀偏見。

我不確定GPT3.5的訓(xùn)練集數(shù)學(xué)能力是否不行，但是GPT-3系列模型的規(guī)模和語言能力是驚人的，它可以虛構(gòu)、開發(fā)程序代碼、編寫深思熟慮的商業(yè)備忘錄、總結(jié)文本等。
微軟提出了MathPrompter，它可以將數(shù)學(xué)問題轉(zhuǎn)化為自然語言問題，然后使用GPT-3模型進(jìn)行推理，其數(shù)學(xué)推理水平直接干到人類水平。

GPT-3是最大的語言模型之一，它具有1,750億個(gè)參數(shù)，并且接受了570 GB的文本訓(xùn)練。相比之下，其前身GPT-2（功能與GPT-3類似）具有15億個(gè)參數(shù)，并接受了40 GB的文本訓(xùn)練。GPT-3的規(guī)模和語言能力是驚人的，它可以虛構(gòu)、開發(fā)程序代碼、編寫深思熟慮的商業(yè)備忘錄、總結(jié)文本等。

MathPrompter是一種技術(shù)，它可以提高大型語言模型（LLMs）在算術(shù)問題上的性能，并增加對(duì)預(yù)測的依賴。MathPrompter使用Zero-shot思維鏈提示技術(shù)生成多個(gè)代數(shù)表達(dá)式或Python函數(shù)，以不同方式解決同一個(gè)數(shù)學(xué)問題，從而提高輸出結(jié)果的可信度。MathPrompter生成多個(gè)代數(shù)表達(dá)式或Python函數(shù)來解決相同的數(shù)學(xué)問題，從而提高輸出結(jié)果的可信度。與其他基于提示的CoT方法不同，MathPrompter檢查所遵循的中間步驟的有效性。

如果數(shù)學(xué)能力不行，可能是因?yàn)闃?biāo)注人員的錯(cuò)誤或標(biāo)注數(shù)據(jù)的質(zhì)量不高。換一批人可能會(huì)有所幫助，但這并不是解決問題的唯一方法。在提高標(biāo)注數(shù)據(jù)質(zhì)量方面，還有其他方法，例如使用自動(dòng)標(biāo)注技術(shù)或使用更好的標(biāo)注指南。此外，還可以使用更好的模型來處理這些數(shù)據(jù)，以減少對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。

更好的模型是指在處理數(shù)據(jù)時(shí)，使用更先進(jìn)的算法和技術(shù)來提高模型的性能。例如，使用更大的模型、更好的預(yù)處理技術(shù)、更好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)等。這些技術(shù)可以幫助模型更好地理解數(shù)據(jù)，并提高其性能和準(zhǔn)確性。

預(yù)處理技術(shù)是指在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行的一系列處理步驟。這些步驟可以包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)歸一化、特征選擇等。預(yù)處理技術(shù)的目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，減少噪聲和錯(cuò)誤，并使數(shù)據(jù)更適合進(jìn)行分析。預(yù)處理技術(shù)可以幫助提高模型的性能，并減少對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將數(shù)據(jù)從一種格式或結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為另一種格式或結(jié)構(gòu)的過程。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換對(duì)于數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)管理等活動(dòng)至關(guān)重要。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可以包括一系列活動(dòng)：您可以轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型，通過刪除空值或重復(fù)數(shù)據(jù)來清理數(shù)據(jù)，豐富數(shù)據(jù)或執(zhí)行聚合，具體取決于項(xiàng)目的需要。

數(shù)據(jù)聚合是指合并來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)。它是收集數(shù)據(jù)并以匯總形式表示的過程，其目的包括統(tǒng)計(jì)分析。聚合和聚類是不同的概念。聚類是按照某個(gè)特定標(biāo)準(zhǔn)（如距離）把一個(gè)數(shù)據(jù)集分割成不同的類或簇，使得同一個(gè)簇內(nèi)的數(shù)據(jù)對(duì)象的相似性盡可能大，同時(shí)不在同一個(gè)簇中的數(shù)據(jù)對(duì)象的差異性也盡可能地大。

聚類和聚合是不同的概念。聚合是指合并來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，而聚類是按照某個(gè)特定標(biāo)準(zhǔn)（如距離）把一個(gè)數(shù)據(jù)集分割成不同的類或簇，使得同一個(gè)簇內(nèi)的數(shù)據(jù)對(duì)象的相似性盡可能大，同時(shí)不在同一個(gè)簇中的數(shù)據(jù)對(duì)象的差異性也盡可能地大。

聚類可以是人工聚類，也可以是自動(dòng)聚類。人工聚類是指由人工對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，而自動(dòng)聚類則是由計(jì)算機(jī)程序自動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

聚類分析是將研究對(duì)象按照一定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類的方法，分類結(jié)果是每一組的對(duì)象都具有較高的相似度，組間的對(duì)象具有較大的差異。12 聚類方法有很多，但是我們數(shù)據(jù)分析中常用的就是K-Means聚類法，這種方法很簡單，也很有效，在很多分析軟件上都能進(jìn)行算法計(jì)算。31 如果你想了解如何進(jìn)行聚類分析，可以參考以下鏈接：312

人工標(biāo)注是指人工對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記，以便機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠更好地理解和處理數(shù)據(jù)。1 聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，它可以將數(shù)據(jù)集中的對(duì)象分成不同的組或簇，使得同一組內(nèi)的對(duì)象相似度較高，不同組之間的對(duì)象相似度較低。23 人工標(biāo)注和聚類之間的關(guān)系是：在進(jìn)行聚類分析時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，其中包括對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行人工標(biāo)注。12

無監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方法，沒有給定事先標(biāo)記過的訓(xùn)練示例，自動(dòng)對(duì)輸入的資料進(jìn)行分類或分群。12 無監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要運(yùn)用包含：聚類分析、關(guān)系規(guī)則、維度縮減等。1

GPT-3.5是一種基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的預(yù)訓(xùn)練語言模型，它的模型參數(shù)量達(dá)到了6.7億個(gè)，是GPT-3的兩倍之多。1 GPT-3.5的訓(xùn)練方式基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，其中（2）（3）步被學(xué)術(shù)界叫做 Reinforcement Learning From Human Feedback。21

GPT-3.5的訓(xùn)練方式基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，其中（2）（3）步被學(xué)術(shù)界叫做 Reinforcement Learning From Human Feedback。1 與監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，它通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。234

GPT-3.5的訓(xùn)練方式基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，其中（2）（3）步被學(xué)術(shù)界叫做 Reinforcement Learning From Human Feedback。1 與監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，它通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。234 但是，GPT-3.5的ChatGPT模型是通過instruction tuning解鎖的，無論是有監(jiān)督學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式來解鎖而不是注入這些能力。5

GPT-3.5的ChatGPT模型是通過instruction tuning解鎖的，無論是有監(jiān)督學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式來解鎖而不是注入這些能力。12 ChatGPT以對(duì)話方式進(jìn)行交互，使其能夠回答后續(xù)問題、承認(rèn)錯(cuò)誤、質(zhì)疑不正確的前提和拒絕不適當(dāng)?shù)恼?qǐng)求。2

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一種半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，通過“預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)”的方式讓模型通過大量無標(biāo)注數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)“基本常識(shí)”，從而緩解人工標(biāo)注數(shù)據(jù)有限的問題。1 ChatGPT是OpenAI不計(jì)成本進(jìn)行大量人工標(biāo)注將GPT和強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合起來得到的產(chǎn)物，具體方法分為以下三個(gè)階段：收集標(biāo)注數(shù)據(jù)、使用標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型、評(píng)估模型的性能。2

指令微調(diào)不會(huì)為模型注入新的能力—— 所有的能力都已經(jīng)存在了。指令微調(diào)的作用是解鎖 / 激發(fā)這些能力。這主要是因?yàn)橹噶钗⒄{(diào)的數(shù)據(jù)量比預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量少幾個(gè)數(shù)量級(jí)（基礎(chǔ)的能力是通過預(yù)訓(xùn)練注入的）。

預(yù)訓(xùn)練模型是指在大規(guī)模無標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行的訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)通用的語言表示。預(yù)訓(xùn)練模型的目標(biāo)是學(xué)習(xí)一種通用的語言表示，使得這種表示可以被應(yīng)用到各種下游任務(wù)中。1 GPT-3.5是通過預(yù)訓(xùn)練注入基礎(chǔ)能力的。2

GPT-3.5是一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的語言模型，它是通過注入基礎(chǔ)能力來實(shí)現(xiàn)的。這些基礎(chǔ)能力包括語言理解、推理、生成和其他自然語言處理任務(wù)。在預(yù)訓(xùn)練期間，模型使用大量的文本數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)這些能力，以便在后續(xù)的任務(wù)中更好地執(zhí)行。這種方法可以使模型更加通用，因?yàn)樗梢詫W(xué)習(xí)到一般的語言規(guī)則和結(jié)構(gòu)，而不是針對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化。