GPT-3是一种深度学习模型，具有潜在的巨大计算成本和训练麻烦。根据OpenAI公司的官方消息，训练GPT-3是一项昂贵的和耗时的过程，在OpenAI公司，训练GPT-3的成本已经超过了10亿美元。考虑到GPT-3的架构、规模和训练时间，这是可以理解的。

实际上，GPT-3模型需要处理大量的文本数据，同时还需要完成海量的模型参数优化和微调。由于训练GPT-3模型需要大量计算资源，OpenAI公司通过大规模的并行计算、分布式系统和高速网络等技术优化了训练过程。

虽然GPT-3属于开源模型，且任何人都可以使用OpenAI的API进行自然语言处理任务，但想要训练一个新的GPT-3模型或构建一个类似的模型，则需要巨大的计算机资源、大量的数据和合适的算法，这都需要大量的资金和技术投入。因此，训练GPT-3模型的计算成本可能是非常高的。

需要注意的是，任何想要用GPT-3模型解决问题，都需要通过OpenAI API进行调用，并且需要注意API使用的费用，并确保不会导致超出预算的开销。

总的来说，GPT-3模型的训练是一个非常昂贵和耗时的过程，在实际应用中，目前更多的是通过OpenAI API来使用已经训练好的模型，并按量付费，而不是在自己的本地计算机上训练新模型。

GPT-3是OpenAI公司开发的一个强大的自然语言处理模型，可以用于生成文本、文本分类、问答等任务。GPT-3是基于深度学习技术构建的，并采用Transformer结构和大规模参数优化等技术，因此，它需要大量的数据和超级计算机的支持来实现有效的训练。目前，OpenAI尚未发布GPT-3的训练代码和数据集，所以普通用户无法自己训练GPT-3模型。但是，我们可以通过以下步骤来理解训练GPT-3需要的技术和资源：

1. 数据预处理 GPT-3的训练数据集需要经过大量的预处理和清洗，以便与模型相容，并提高模型的训练效率。预处理通常包括去除停用词、替换麻烦的单词或短语、提取关键词等等。

2. 模型选择和设计 GPT-3可以通过多种模型结构实现，打造一个成熟的GPT-3模型，需要探索多种不同的研究方向，结合目标任务，设计合适的模型。

3. 计算资源 GPT-3是一个非常庞大且复杂的模型，需要强大的计算资源来支持其成本，这包括高速计算机、高速网络传输等等。因此，训练GPT-3所需的计算成本非常高昂。OpenAI利用了分布式计算技术，将大量的训练任务分配给多个计算机节点，以提高训练效率。

4. 模型优化 在对预处理数据进行处理后，需要进行模型训练，并通过不断反馈调节模型结构和参数的效果。这将需要使用多样化的优化方法，比如梯度下降等算法来解决。

总的来说，训练GPT-3需要大量的数据、大量的计算资源和深度学习知识。从理论和实践角度，训练GPT-3自己成本和难度巨大，需要强烈的计算机和数学背景知识。因此，对于普通用户来说，使用OpenAI API调用GPT-3已经足够实现自然语言处理任务。

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chatgpt获得科研灵感

作用：在英文翻译中，让术语更加地道和准确。

prompt 命令 ：在xxx领域，xx的术语翻译是什么？

验证：可利用谷歌学术使用检索式进行复核检索，查看术语使用情况。具体检索方法可以下面文章中的第三节谷歌学术。

作用：ChatGPT可以成为sci论文的润色工具，从语法、用词、结构、语气等各方面进行修改^[1]。

prompt命令（语言翻译）：As a professional academic English editor , you are asked to translate the following paragraph into English

建议可以使用deepl和谷歌翻译进行翻译

prompt 命令（语法修改） ：As a professional academic English editor, you are asked to re【【微信】】ollowing passage and list the changes made to each section

注意：语法的使用必须还要仔细确认，最后也可以使用grammarly再确认一遍。

prompt 命令（语言润色） ：As a professional academic English editor, you are asked to re【【微信】】age using academic language and logic, and list the changes made to each section

也可以使用【【微信】】进行润色

除此之外，我们甚至可以让chatgpt从固定期刊的角度进行润色，需要自己挖掘prompt语句。如：

You're a top uni【【微信】】 reviewer from AIC journal. l will pro【【微信】】 text. You need to do the tasksbelow:

1.List proofread suggestions for impro【【微信】】.

2. Write me a polished version according to the writing and wording styles of abo【【微信】】.

Do you understand?

作用：ChatGPT可以成为中文论文的润色工具，从语法、用词、结构、语气等各方面进行修改。

prompt 命令（润色完善） ：用学术逻辑和语言，列出下段话需要修改的部分

下面以随便截取的一段话为例进行润色：

prompt 命令（修改语句） ：请你扮演一个学术编辑，下面这段话有问题吗，直接列出需要修改的每一部分

下面以随便截取的一段话为例进行修改：

此外，笔者发现chagpt，喜欢将目的和问题置于显眼位置，这对于书面表达非常重要，即总分结构。例如，“为了提高安全管理的水平，xxxxxx”

在研究中可以尽可能形成假设，然后利用chatgpt强大的知识体系作证其可行性，在进行研究。此外，也可以利用chatgpt细化研究步骤。

数据制图当然可以用github ciopilot（AI编程插件）、origin（软件）来实现。

也可以由chatgpt直接生成完整代码后，输入到【【微信】】或者pycharm中进行绘制。

chatgpt可广泛用于科研中代码辅助，本文以管科中最常用的AHP为例进行示范。

通过代码验证，发现consistency_ratio是不是算错了，要gpt进行改正。

运行结果如下：

当然，这是最简单的代码辅助，chatgpt还可以对代码进行改进、复现。亲测可用于计算机视觉，自然语言处理、智能优化算法等。此外，语言也包括matlab、python、c等是多种语言。

然而，本人更倾向于使用github ciopilot（AI编程插件），只要理清思路，写好注释来一步一步生成代码，这样代码的准确率才能够提升。

以随便一篇论文中的数据为例：

注意：数据分析具体还是要结合自己实验的具体情况进行分析，chatgpt可提供数据分析的语言逻辑参考。

可以按照一定的句式让chatgpt仿写文献综述。

直接使用命令缩写论文中某一章节的部分。当然，可以扩写，但是需要自己把握内容，这里不进行演示。

可以结合chatgpt+midjourney两种AI工具进行科研绘图。这里不进行展示。

可以搭建个人知识库，将阅读的论文、数据集等文字形式知识，并利用newbing、或者chatgptAPI搭建专属的领域专家。

普通的chatgpt只训练了2021年以前的数据。

查找文献、指引研究方向，不建议使用chatgpt。

其他形式的命令可以参考

GitHub - PlexPt/awesome-chatg【【微信】】s-zh: ChatGPT 中文调教指南。各种场景使用指南。学习怎么让它听你的话。

其他AI

GitHub - binary-husky/chatgpt_academic: 科研工作专用ChatGPT拓展，特别优化学术Paper润色体验，支持自定义快捷按钮，支持markdown表格显示，Tex公式双显示，代码显示功能完善，新增本地Python工程剖析功能/自我剖析功能