使用下来，在一些场景比chatGPT要好用。
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Claude 是基于 OpenAI 的 GPT-3 语言模型训练的。GPT-3 是一种大规模的 transformer 语言模型,使用无监督学习从海量文本中学习语言表达方式。
Claude 利用 GPT-3 作为预训练模型,并在多个下游 NLG 任务上做了进一步的微调,从而学会生成更流畅和符合场景的响应。这些下游任务包括:
聊天对话:从人机对话数据集中学习 generating 连贯的对话回复。
文章生成:从新闻文章数据集中学习生成连贯的长篇回复。
问题生成:从成对的问题和答案中学习生成符合场景的问题。
故事生成:从儿童读物和故事数据集中学习生成简短故事和寓言。
Claude 基于 GPT-3 这样的大规模语言模型,并在多个下游任务上做了进一步的微调与优化,从而获得强大的 NLG 能力和广泛的知识面。这使得 Claude 能在人机对话中生成连贯和符合语境的回复。
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Claude+ 是基于更大更先进的 GPT-3 模型进行训练的,其中的 "+" 代表采用更大规模的模型进行了提升和优化。
具体来说,Claude+ 使用了 OpenAI 发布的 GPT-3 家族中的最大模型 GPT-3 175B 作为预训练模型。这个 175B 模型的模型规模是 Claude 使用的 GPT-3 13B 模型的 13 倍大,参数数量达到了 175 亿个,显著提高了其语言理解和生成能力。
在此基础上,Claude+ 采用与 Claude 同样的下游 NLG 任务微调策略,在聊天对话、文章生成、问题生成和故事生成等任务上进行了大量的进一步训练。这使得 Claude+ 获得了比 Claude 更强大的语言生成能力和更丰富的世界知识。
Claude+ 通过采用更大规模的预训练语言模型 GPT-3 175B,并在更大的数据集上进行更长时间的下游微调,取得了比 Claude 更强的性能提升,尤其在生成更加流畅、连贯和真实的长篇回复方面有明显优势。这使得 Claude+ 可以在人机对话和其他 NLG 应用中达到更高的用户体验。
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