Megatron-Turing NLG是一款令人印象深刻的舌头模型，具有无与伦比的准确性。Megatron-Turing NLG是 Microsoft 和 NVIDIA 的合资企业，拥有高达 5300 亿个参数和 105 层基于转换的 LLM。更重要的是，其性能始终优于最新型号。它在基于NVIDIA DGX SuperPOD的 Selene 超级计算机上进行训练，这意味着Megatron-Turing NLG将成为所有自然语言生成任务的平台。
GPT-3 的替代品 – Chinchilla
Chinchilla是 DeepMind 开发的一个令人印象深刻的模型，最近被称为“GPT-3 杀手”。Chinchilla由 700 亿个参数组成，但其高性能优于 GPT-3 和其他模型。所有这一切都使用了 4 倍的数据！从计算的角度来看，调整Chinchilla并将其付诸实践只需要很少的资源。研究人员发现，使用更大的文本数据集训练，而是它与竞争语言模型的真正区别。Chichilli 的成功为 AI 语言建模的性能树立了新标准！
GPT-3 的替代品 – PaLM
PaLM是 Google 开发的革命性深度学 欧洲华人华侨数据 习语言模型。它使用Pathways系统来训练具有 6,144 个芯片和 5,400 亿个参数的密集解码器变换模型，使PaLM成为NLP 中有史以来使用的最大的基于 TPU 的设置之一。该模型展示了令人难以置信的技能，在 29 项英语自然语言处理任务中的 28 项上优于其他模型。PaLM为语言处理领域的未来研究和应用开启了一个充满可能性的新纪元！
魂斗罗复制主要特点
CopyAI 与其他人工智能解决方案之间的主要区别在于，CopyAI 能够生成特定于您的品牌的高质量内容。此外，CopyAI 还提供增强的内容裁剪工具，让您可以调整长度和格式以适合任何项目。此外，该软件还包括自动纠正机制，以确保语法和文体的正确性。其人工智能监控内容接收者的反应并调整内容以最大限度地提高参与度。
伯特
BERT是 Google 开发的一项突破性技术，可实现更快、更有效的自然语言处理 (NLP)。 BERT有两个版本 - BERT Base和BERT Large。 BERT Base使用 12 层变换块来为其人工智能提供动力，其中包含 1.1 亿个可训练参数，而BERT Large通过 24 层变换块和 3.4 亿个可训练参数来增强其功能。得益于 BERT 令人印象深刻的功能，人工智能能够快速准确地处理海量数据，这使其成为任何希望最大限度提高该领域效率的公司的宝贵工具。
GPT-3 的替代品 – LaMDA
LaMDA是一款由 Google 开发的创新自然语言处理 ( NLP ) 工具，拥有多达 1370 亿个参数，正在科技界引起轰动。基于BERT的神经语言模型是这个强大工具的核心，它在基于草稿的学习、程序综合和 BIG-bench 研讨会方面取得了惊人的成功。初始训练使用了令人难以置信的 1.5 万亿个单词，超过了 BERT 的 110 亿个单词，是之前的 40 倍。
选择
OPT为开源语言建模的新时代铺平了道路！OPT由 Meta 构建，拥有 1750 亿个参数，在公开数据集上进行训练，包括预训练模型和训练代码。因此，OPT不仅鼓励社区参与，还提供了一个任何人都可以工作的可访问平台。此外，OPT使用 16 个 NVIDIA V100 GPU 进行训练——明显少于其他模型所需的数量。这样更容易实施和实施。总而言之，OPT为语言研究开辟了很多机会！
GPT-3 的替代品 – AlexaTM
亚马逊的AlexaTM 20B正在彻底改变语言模型行业！ AlexaTM 20B具有惊人的能力，编码器和解码器的组合使其在机器翻译方面具有优势。更令人印象深刻的是，AlexaTM 20B 的参数是GPT-3 的1/8 ，并且在SQuADv2和SuperGLUE基准测试中仍然击败它。AlexaTM 20B是一款真正出色的设备，它证明了亚马逊人工智能的统治地位尚未结束！
Jasper.ai 基于 GPT-3
Jasper.ai 基于 GPT-3
概括
多年来我一直在撰写和谈论人工智能。现在是许多专家将注意力转向这个方向的时候了。由于ChatGPT的公关活动，这个话题变得非常流行。您可以在上面找到 GPT-3 的替代解决方案列表。在选择之前，请仔细考虑您的需求，测试正确的解决方案并享受 AI 的操作:)
文章更新于2年前
