能够读取文本数字最多的大模型是哪一个

从官方文档可以看到我们目前使用的模型有哪些，以及每个模型的token限制。除此之外，最直观能感受到各类模型token限制的其实是poe:在这里我们看到的16K、32K、100K就是指token上限。Claude-2-100 k模型的上下文上限是100k Tokens，也就是100000个tokenChatGPT-16 k模型的上下文上限是16k Tokens，也就是16000个tokenChatGPT-4-32 k模型的上下文上限是32k Tokens，也就是32000个token但似乎很多小伙伴不理解这个限制具体影响在哪些方面。所以我替你们问了一下GPT（真不懂你们为什么不自己问/手动狗头）从回答可以看出，这个token限制是同时对下述两者生效的：1、一次性输入2、一次对话的总体上下文长度，值得注意的是这个长度不是达到上限就停止对话，而是遗忘最前面的对话，你可以理解为鱼的记忆只有7秒，第8秒的时候他会忘记第1秒的事，第9秒的时候……（某些同学是不是恍然大悟了）

那么预训练阶段大模型就行学了些什么，又学了多少内容呢？以GPT-3为例，训练他一共用了4990亿token的数据集（约570GB文本），这其中绝大多数都是来源于高质量的网页、书籍数据库、维基百科等的内容，可能你对4990亿token这个数字没有直观的体感，那么我们不妨做个换算，它大概相当于86万本《西游记》，人生不过3万天，也就是说，即使你不吃不喝不睡，以每天读完一本《西游戏》的阅读速度去看这些资料，也大概要28.6辈子才能读完。转换器模型（Transformer）：Transformer这个单词你可能很陌生，但它的另一个中文翻译“变形金刚”你一定不陌生，Transformer是一种处理文本内容的经典模型架构，图16中左半部分就是GPT-1所使用的Transformer架构图（右边则是经典的Diffusion模型架构图，用于图像生成）。图16 Transformer和Diffusion关于Transformer的具体细节，即使不清楚，也并不太会影响你用好大模型，因此我们不做更多展开讨论了，感兴趣的朋友可以移步这里：[【官方双语】GPT是什么？直观解释Transformer |深度学习第5章_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV13z421U7cs/?vd_source=951ca0c0cac945e03634d853abc79977)[Transformer Explainer:LLM Transformer Model Visually Explained](https://poloclub.github.io/transformer-explainer/)

数字化的好处是便于计算机处理。但为了让计算机理解Token之间的联系，还需要把Token表示成稠密矩阵向量，这个过程称之为embedding([3])，常见的算法有：基于统计Word2Vec，通过上下文统计信息学习词向量GloVe，基于词共现统计信息学习词向量基于深度网络CNN，使用卷积网络获得图像或文本向量RNN/LSTM，利用序列模型获得文本向量基于神经网络BERT，基于Transformer和掩码语言建模（Masked LM）进行词向量预训练Doc2Vec，使用神经网络获得文本序列的向量以Transform为代表的大模型采用自注意力（Self-attention）机制来学习不同token之间的依赖关系，生成高质量embedding。大模型的“大”，指的是用于表达token之间关系的参数多，主要是指模型中的权重（weight）与偏置（bias），例如GPT-3拥有1750亿参数，其中权重数量达到了这一量级，而词汇表token数只有5万左右。参考：[How does an LLM"parameter"relate to a"weight"in a neural network?](https://datascience.stackexchange.com/questions/120764/how-does-an-llm-parameter-relate-to-a-weight-in-a-neural-network"How does an LLM"parameter"relate to a"weight"in a neural network?")