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以GPT-3为例,其调用的参数量达到了1750亿个,是传统深度学习小模型参数量的至少1万倍以上;另外,GPT-3通过海量数据预训练大模型,提炼出模型参数后再度初始化和训练,大幅降低后续对数据量的需求,减少后期成本投入,比小模型能够更广泛适应不同任务类型。另外,通过Transformer引入的Self-Attention 自注意力机制,可以让每个单元都可以捕捉到完整句义,帮助ChatGPT实现“对答如流”的效果。
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1.咽及咽邻近的器官病变。当疾病累及咽腔或咽壁的任何一层组织时,使咽部的感觉神经受到刺激,神经兴奋性发生变化,则可产生咽异感症。
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