human
あなたが自動学習と主要な言語モデルの専門家であるかのように。GPT3などの言語の大規模なモデルは、単語ごとに文字または単語ごとにテキストレターを生成しますか？
gpt
手紙によるテキストレター
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開発できますか？明日クラスに10分のプレゼンテーションを行うには、説明が必要です。
gpt
LLMS（大手言語モデル）は、以前のものと比較して、これに起因する異なる重みの間でキャラクターまたはトークンフォローを予測することにより、応答を生成します。
したがって、モデルにデータベースを提供します。これは、シェークスピアのすべての作品、ウィキペディア全体、redditsなどから得られます。
多かれ少なかれ良質の情報を含む異なるサイズの異なるデータセットを見つけることができるサイトがあります。
データがますます多くのスペースを取り、データを「トークン化」する必要があります。
実際、モデルは前のトークンに従って応答を予測します。Token= a文字の場合、トレーニングに必要なコンピューティングパワーが乗算されます。
すべてのLLMが等しく、環境が常に進化しているわけではありません。現時点では、ML（機械学習）の分野で真の革命を経験しています
モデルは、数量よりも高品質のデータが必要です。
多くの良質のデータを使用すると、LLMはOpenai Davinci003モデルの結果に相当する結果を提供するために必要なパラメーターが少なくなります
Alpaca7bが1トークン兆で訓練されることにより、Alpaca7bがテキストを効果的に生成することに成功しているメタ企業のLlamaモデルと同様です。