盤古大模型和GPT3有哪些不同

盤古大模型和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(duì)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)方面來探討盤古大模型和GPT-3的不同之處。

一、概念定義差異

盤古大模型，簡(jiǎn)稱PGM，是中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心所研發(fā)的一種大規(guī)模中文自然語(yǔ)言處理預(yù)訓(xùn)練模型，它是以一種全新的方式來進(jìn)行中文自然語(yǔ)言處理的。它可以像英文NLP預(yù)訓(xùn)練模型一樣，做到從大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)中進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)，從而對(duì)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(yù)訓(xùn)練架構(gòu)，可以自動(dòng)處理各種類型的自然語(yǔ)言文本，能夠完成任務(wù)包括自動(dòng)文本糾錯(cuò)，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

盤古大模型的基于先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以對(duì)大量的語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，并進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整和提高，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)中文的自然語(yǔ)言處理。PGM的設(shè)計(jì)旨在通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建的模型，以此來使算法理解中文和英文等多種語(yǔ)言之間的語(yǔ)義及結(jié)構(gòu)等方面的區(qū)別，力求讓它的應(yīng)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(gòu)成，其技術(shù)框架主要包括多層transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練模型和在該模型基礎(chǔ)上進(jìn)行微調(diào)獲得的針對(duì)不同任務(wù)的模型。GPT-3屬于大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)模型之一，是迄今為止人工智能領(lǐng)域中應(yīng)用最為廣泛的模型之一。從技術(shù)框架上來看，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(shí)別等方面的任務(wù)。

三、語(yǔ)言處理有所不同

盤古大模型是建構(gòu)在中文預(yù)訓(xùn)練模型上的，它對(duì)中文文本的處理能力相對(duì)于其他語(yǔ)言模型來說要更為出色。由于中文語(yǔ)言的特殊性，所以對(duì)于中文，“分詞”這一處理工作更為重要，需要預(yù)先對(duì)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)言種類非常豐富。同時(shí)，在處理文本時(shí)，它不用像盤古大模型一樣需要提前進(jìn)行分詞等預(yù)處理，而是直接對(duì)文本進(jìn)行處理，從而減少對(duì)文本的人工干預(yù)和處理量。

四、數(shù)據(jù)模型量級(jí)不同

盤古大模型與GPT-3之間的模型規(guī)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(xùn)練效果。 盤古大模型將所有的語(yǔ)言處理數(shù)據(jù)集合并，統(tǒng)一訓(xùn)練，達(dá)到了20tb以上，根據(jù)不同的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)和模型規(guī)模制定不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，模型規(guī)模一般在1~2億參數(shù)之間。

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

綜上所述，盤古大模型與GPT-3在技術(shù)框架、語(yǔ)言處理以及數(shù)據(jù)模型量級(jí)等方面都存在顯著差異。但是，在將來的發(fā)展中，人工智能技術(shù)不斷發(fā)展，隨著科技的不斷迭代，較難確定哪一種模型或技術(shù)會(huì)在未來更為搶手，而這些現(xiàn)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。