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1750亿个参数。
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GPT3模型有1750亿个参数，ChatGPT是基于GPT3.5。
参数量就是指，模型所有带参数的层的权重参数总量，也叫参变量，是一个变量。我们在研究当前问题的时候，关心某几个变量的变化以及它们之间的相互关系，其中有一个或一些叫自变量，另一个或另一些叫因变量。
这个问题涉及到多个方面的因素，以下是可能导致这种情况的一些原因：
技术积累和投入不足：人工智能技术是一个需要长时间的积累和投入的领域，可能中国的人工智能公司在这方面的积累和投入不足，导致技术落后。
数据质量问题：人工智能技术的发展需要大量的数据支持，如果中国的人工智能公司没有足够的高质量数据，就会影响其技术表现。
法律和政策环境：人工智能技术的发展需要良好的法律和政策环境的支持，如果中国的法律和政策环境对人工智能的发展存在不利因素，就会影响中国的人工智能公司的发展。
市场需求和竞争：中国的市场需求和竞争环境与美国可能存在差异，中国的人工智能公司可能需要更好地了解市场需求和竞争环境，才能够推出符合用户需求的产品和服务。
可能有以下几个原因导致中国的AI人工智能软件相对于美国的ChatGPT功能不足和体验差：
技术基础不足：中国的人工智能技术起步相对较晚，对于一些前沿技术的掌握可能比美国稍有滞后。这就导致中国的AI软件在某些方面的表现相对落后。
数据和资源不足：人工智能算法需要大量的数据和资源支持，这些数据和资源在一定程度上可以决定算法的准确度和效果。中国的数据和资源相对于美国可能不够丰富和充足，这会限制人工智能算法的发展。
创新氛围不足：创新需要环境的支持，包括政策、人才和文化等多个方面。中国的创新环境相对美国还有一些差距，这也可能影响到人工智能领域的发展。
商业模式不同：美国的AI公司在商业模式方面比中国更加成熟，更能够利用商业模式来推动技术创新和产品的落地。而中国的AI公司在商业模式上可能还需要更多的实践和探索。
总之，中国的AI人工智能软件相对于美国的ChatGPT功能不足和体验差，需要更多的努力和探索来弥补这些差距。人工智能技术是一个需要不断投入和创新的领域，中国的人工智能公司需要加强技术积累和投入，提高数据质量，加强法律和政策环境的支持，了解市场需求和竞争环境，才能够推出符合用户需求的产品和服务。
ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体，经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。
ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。这对客户服务很有用，因为它提供了有用的信息或只是为了好玩。
ChatGPT使用方法和注意事项:
支持中文和英文，都可以问，它不是Siri这种机器人，他是一种生产力的工具，要把它当作真实的人来对话，可以让它改进，支持上下文多轮对话，放心大胆的问，每次回答的字数有应该有限制，可以使用“继续问”等来追问，它会继续写。
AI届已经进入新的范式，学会提问题会越来越重要
