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ChatGPT 是一种基于自然语言解决（NLP）模型的对话生成程序，它应用机器学习算法来构建语言模型和对话零碎。ChatGPT 的不同版本有不同的原理和利用场景，上面将从技术的角度解说 ChatGPT 的不同版本及其优缺点。
- GPT-1
GPT- 1 是第一个应用 Transformer 神经网络架构的语言模型，它应用了极大的文本数据集进行预训练。它的训练数据包含预约义的文本畛域，如天气、体育、新闻等。GPT- 1 采纳自回归模型预测下一个词的呈现概率，而后应用 beam search 算法生成下一句话。GPT- 1 在自建语料库上进行训练，训练失去的模型可用于各种上游工作，如基于工作的语言学习和对话生成等。
长处：GPT- 1 是第一个应用 Transformer 自回归模型的自然语言解决模型，可用于各种文本语言工作，如机器翻译，文本生成，对话生成等。
毛病：GPT- 1 没有全面的站点，在解决简单的对话工作中容易走样，并且其预测后果不太精确。 - GPT-2
长处：GPT- 2 在 GPT- 1 的根底上进一步改良了模型，通过减少更多的参数（1.5 亿到 15 亿）来进步性能。同时 GPT- 2 能够生成更长的文本，更好地解决对话，并且有更好的通用性。
毛病：GPT- 2 的训练数据来自于互联网，这意味着它存在垃圾数据和不当信息的问题。这使得它偶然会生成不适当的答复。此外，GPT- 2 是关闭模型，无奈对其进行批改或改良。
- GPT-3
长处：与 GPT- 2 相比，GPT- 3 更加弱小，它有 1750 亿个参数，并可能十分精确地执行一些工作，如语言翻译，问答与主动文本摘要。此外，GPT- 3 是凋谢模型，可供用户拜访，并且能够进行迭代和改良。
毛病：只管 GPT- 3 功能强大，但在某些状况下仍会呈现语义不清或不正确的答复，特地是对于特定畛域的问题。
总体而言，ChatGPT 的每个版本都有其优缺点，抉择适合的版本取决于应用场景和须要。
跟着我，1 分钟就能搞定！
拜访 Postcat.com，间接应用 github 账号登录或者注册：
右上角【插件广场】，找到 Chatgpt 插件，装置
装置插件后，自动弹出对话框即可应用当我尝试着问它第一个问题：
操作就是这么简略，无妨本人入手试试呢~ 这个我的项目是开源的，感兴趣的话能够给我的项目 Star 和 fork 一下
Github:
https://github.com/Postcatlab/postcat
Gitee:
https://gitee.com/eolink_admin/postcat
对于 Postcat
Postcat 是开源的 API 管理工具，有 API 相干的外围性能，还有丰盛的插件广场，帮你疾速地实现 API 的公布和测试性能。
外围性能：
- API 文档治理，可视化 API 设计，生成 API 文档
- API 测试，主动生成测试参数，主动生成测试用例，可视化数据编辑
- Mock，依据文档主动生成 Mock, 或创立自定义 Mock 满足简单场景
- 插件拓展，泛滥插件扩大产品性能，打造属于你和团队的 API 开发平台
- 团队合作，既能实现 API 分享也能够创立云空间独特合作
突出亮点：
- 免登录即可测试，省去繁琐的验证登录的操作
- 界面简洁，没有冗余的性能与简单选项
- 开源，收费，适宜集体以及小团队应用
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正文完
