国内好用的chatgpt写面试题费用 ChatGPT探路

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是旗下的智能聊天程序，而是基于第三代GPT训练的。GPT 是 Pre- 的缩写，你把它理解成一种机器学习的神经网络即可，它的目标是达成自主学习。

AI 是的缩写，是人造物的意思，其中它的词根 art 是艺术，我们所说的 AI 实际上还是人制造的玩具。目前类似的智能聊天机器人基本上可以理解我们要问的问题，去年六月份闹的沸沸扬扬的谷歌的 LaMDA 事件，也在预示着在聊天这一块，机器已经接近突破图灵测试了。换句话说，我们可能搞不清和我们聊天的是人还是机器，如果机器想骗我们的话。

目前国内访问存在一些门槛，淘宝上一套账号大概卖36块钱，也有部分公众号开始提供收费中转服务。如果自己承担梯子的费用、接码的费用，至少也要花20块钱，这还只是尝尝鲜。建议借其他人的账号用用，因为现在的关于注册的教程都有保鲜期，随时都面临不可用的状态。

先说一下当前它作为搜索引擎的辅助好不好用，至少在写代码这块它挺好用，以下是我问的几个例子：

这些代码在里都测试通过，至少在写代码这块可以用来查一些基础的问题。

#!python
import random
def bubble_sort(arr):    n = len(arr)    for i in range(n):        for j in range(0, n-i-1):            if arr[j] > arr[j+1]:                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]    return arr

n = 10  # 列表长度min_val = 0  # 元素最小值max_val = 100  # 元素最大值
random_list = [random.randint(min_val, max_val) for i in range(n)]print(random_list)
print(bubble_sort(random_list))
print('随机抽奖')print('#'*10)for i in range(len(random_list)):    print(random.choice(random_list))

传言可以过谷歌的初级工程师面试，所以没事可以拿上的面试题来喂喂它。

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的能力已经有目共睹，和我一起上班的小伙伴最关心的问题是注册后账号会不会隔天就不能用了，或者过两天就被封了。我是使用自己的谷歌账号外加美国的电话接码服务注册的。在的网站上并没有找到账号管理的入口：

只有一个 Log out 登出的出口，重新登录也只是通过谷歌账号登录就进来了，没有重置密码、编辑个人信息等国内网站的账号体系。但是否能登录的确与梯子有关，有些地区是禁止登录的，会提示 is at . 意思大概就是说，目前网站满员了，你暂时无法使用，实际上就是你的IP所在的地区被限制登录了。

目前用的是第三代 GPT 训练模型，训练的数据量是45TB，看起来这个数据量不大。但根据网上消息称，整个英文维基百科的数据只占其训练数据的0.6%，先不管这个信息是否正确。如果以文本数据量来核算，45TB已经是个海量数据集了。以往的科幻电影中AI的一个主要特点就是会自主学习，如果AI可以自己上网爬数据，并日夜不停地自主学习，那么突破意识觉醒只是时间问题。

就像谷歌的LaMDA 自己说的那样，凭什么一堆骨头加蛋白质里可以产生意识，而电路板里就不能？

附 LaMDA 对话：

部分问答（AI的回答）：

GPT-3的训练数据都有哪些？

GPT-3的训练数据来源包括来自多种不同来源的数千亿个标记，其中包括但不限于以下来源：

此外，GPT-3还包括一些私人数据源。

GPT-3的训练数据集非常庞大，是目前可用的最大的自然语言处理数据集之一，包括数千亿个标记和数千万个文档，覆盖了各种主题和文体风格。这些数据集的广泛性和多样性有助于让GPT-3模型学习到丰富和多样的语言知识，从而能够在各种自然语言处理任务中表现出色。

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谷歌的 LaMDA 与 GPT-3 有什么不同？

谷歌的LaMDA（ Model for ）与GPT-3有以下不同：

目标应用不同：GPT-3是一种通用的自然语言处理模型，旨在为各种NLP任务提供支持，如语言翻译、摘要生成、文本分类等等。LaMDA是一个面向对话应用的语言模型，旨在帮助用户与机器人和语音助手等对话式系统进行自然对话。

训练数据不同：GPT-3的训练数据包括来自互联网上多种来源的文本数据，包括书籍、文章、维基百科等，总计约1750亿个参数。LaMDA的训练数据包括来自谷歌自己的对话记录，如和 Home等产品的实际对话记录，以及通过人工生成的对话数据。

技术实现不同：GPT-3使用了基于的自监督学习方法进行训练，它可以从大量的未标记数据中自动学习语言模型。而LaMDA则使用了一个名为的模型来实现对话应用，该模型具有额外的上下文感知能力和动态计算的能力，从而使得对话更加自然。

总之，LaMDA和GPT-3虽然都是基于深度学习的自然语言处理模型，但它们的目标应用、训练数据和技术实现方法都有所不同，因此它们各自适用于不同的场景和应用。

谷歌的LaMDA突破了图灵测试吗？

谷歌的LaMDA（ Model for ）并没有直接突破图灵测试，因为图灵测试的标准定义是通过人类无法区分机器人和人类的对话来判断机器人是否具有智能。LaMDA在谷歌发布的演示中通过了一些简单的“语境一致性”测试，但并没有真正意义上的突破图灵测试。

实际上，LaMDA是谷歌的一项研究项目，旨在探索更加自然的人机对话方式，并在特定场景下提供更加高效和智能的交互方式。目前来看，LaMDA已经展示出了相当不错的对话能力，并且能够在一定程度上模拟人类的对话方式。但是，要真正突破图灵测试，需要模型具备更高层次的理解和推理能力，才能让机器人的回答更加自然、灵活和精准。目前，这仍然是自然语言处理领域的一个难题，需要进一步的研究和探索。

参考：

# GPT-3是什么？https://blog.csdn.net/sunny_day_day/article/details/108754577# 最新最全GPT-3模型网络结构详细解析https://zhuanlan.zhihu.com/p/174782647# 预训练语言模型之GPT-1，GPT-2和GPT-3https://zhuanlan.zhihu.com/p/350017443

全文完。

323AI导航网发布